Acessibilidade & front-end

Accessibility & front-end

Lacrei Saúde

Desafio técnico externo · 2026 · Voluntariado

External technical challenge · 2026 · Volunteer

Aceitei o desafio técnico da Lacrei Saúde e levei a sério a parte que mais importa: acessibilidade de verdade, não decorativa. Recebi feedback do próprio fundador e refiz contraste, testes e documentação até bater 100 no Lighthouse.

I took on Lacrei Saúde's technical challenge and took seriously the part that matters most: real accessibility, not decorative. I got feedback from the founder himself and reworked contrast, tests and documentation until I hit 100 on Lighthouse.

Inteligência comercial

Commercial intelligence

Commerce Intelligence

Projeto autoral · ~80 mil transações

Original project · ~80k transactions

Peguei cerca de 80 mil transações de e-commerce e construí o painel que eu gostaria de ter tido na época de vendas: visão executiva, canais e perfil de cliente, com KPIs e filtros. Dados públicos de estudo — a leitura é de quem viveu a mesa comercial.

I took around 80k e-commerce transactions and built the dashboard I wish I'd had back in my sales days: executive overview, channels and customer profile, with KPIs and filters. Public study data — the reading comes from someone who lived the commercial desk.

Produto próprio · Full stack

Own product · Full stack

Lume

Aplicação autoral · Do login ao fluxo guiado

Original application · From login to guided flow

Minha ideia virou produto: uma aplicação onde profissionais de dados criam e acompanham briefings de clientes, organizando a estratégia em nove etapas. Construí tudo — autenticação, banco, painel e fluxo.

My idea became a product: an app where data professionals create and track client briefings, organising the strategy across nine steps. I built all of it — auth, database, dashboard and flow.

Segmentação de base

Customer segmentation

Segmentação RFV

RFM Segmentation

Clusterização · K-Means · 4 perfis

Clustering · K-Means · 4 profiles

Nem todo cliente é igual, e eu sei disso na prática. Usei RFV e K-Means para separar a base em quatro perfis, dos campeões aos que estão em risco, e dei a cada grupo um nome de negócio e uma ação recomendada.

Not every customer is the same, and I know that from practice. I used RFM and K-Means to split the base into four profiles, from champions to at-risk, and gave each group a business name and a recommended action.

Churn & retenção

Churn & retention

Previsão de Churn

Churn Prediction

Pipeline ML · Engenharia de atributos

ML pipeline · Feature engineering

Pipeline completo: engenharia de atributos, comparação de vários modelos e avaliação por métricas — sempre perguntando o porquê, não só o quem. Vendo com olhos de quem já cuidou de carteira: prever churn é proteger receita.

A full pipeline: feature engineering, comparing several models and metric-based evaluation — always asking the why, not just the who. Seen through the eyes of someone who managed accounts: predicting churn is protecting revenue.

Previsão de vendas

Sales forecasting

Modelo de Regressão

Regression Model

Estatística aplicada à decisão comercial

Statistics applied to commercial decisions

Quanto vamos vender no próximo mês? Passei anos respondendo isso no feeling; agora respondo com estatística. Um modelo de regressão que projeta vendas a partir do histórico, ligando número a decisão comercial.

How much will we sell next month? I spent years answering that on gut feeling; now I answer it with statistics. A regression model that forecasts sales from history, linking the number to the commercial decision.