William Dantas ™️

"Helping companies build relationships" Executivo responsável pela estratégia de dados e inteligência artificial da Neo, por guiar e desenvolver a cultura data-driven e de inovação, pela ampliação da margem bruta e MRR com novos produtos de dados e IA. Líder do time de dados e inteligência artificial, responsável pela gestão, pelo acompanhamento da performance e desenvolvimento do time, pelo gerenciamento de projetos de dados e IA (escopo, riscos, orçamento, qualidade, impacto, escalabilidade, eficiência, arquitetura técnica, Big Data e Data Lake, analytics, IA, BI, otimização, …). • Principais projetos desenvolvidos: Em colaboração com diversos times, lançamos recentemente a Núb.ia, inteligência artificial da Neo que transforma a maneira que nos conectamos com nossos clientes e produtos, dentre suas “habilidades”, estão: • Núb.ia Sentimento: capacidade da Núb.ia de capturar o sentimento do consumidor em tempo real durante o atendimento, guiando o atendente para uma tratativa mais fluída e positiva; • Núb.ia CSAT: utiliza IA para calcular e inferir uma nota de CSAT (de 1 a 5) ao atendimento, oferecer à operação uma visão de como anda a satisfação do consumidor para 100% dos atendimentos; • Núb.ia Resume: fornece um resumo geral do atendimento em apenas um parágrafo, sumarizando todo o histórico de todas as interações e canais (completamente omnichannel), reduzindo sensivelmente o tempo de entendimento do contexto; • Núb.ia Sugere: entrega para o atendente uma sugestão de resposta dentro do contexto do cliente, utilizando assistentes de IA treinadas com bases de conhecimento fornecida pelos clientes, garantindo mais agilidade, padronização e eficiência. • Ferramentas: VS Code, Python, Spark e PySpark, Gitlab CI/CD, Jupyter, Power BI, Metabase, Plotly, MySQL, Maria DB, Mongo DB, IBM Watson, Oracle, Azure, AWS (DMS, EC2, S3, Bedrock), Slack, Gather, Databricks, FastAPI, Kubernetes, Datadog. OpenAI/GPT, Amazon/Titan, Anthropic/Claude-3, Meta/LLama 3.

Responsible for formulating and executing the data & AI management strategy at Kovi, with the challenge of making the company data-driven strategy, evolving with AI transformation. Lead, manage, hire, mentor, and coach a high-performing team consisting of data analysts, data scientists, and data engineers working collaboratively in cross-functional teams. Ensure the delivery of quality data and intelligent insights across various areas. Align individuals with business needs within a fast-paced hyper-growth environment, overseeing team performance and providing feedback to ensure strategic and cultural alignment. Drive business development, manage implementation, and define technical architecture for projects spanning Analytics, Artificial Intelligence, Business Intelligence, Big Data, and Data Lake/Warehouse/Lakehouse/Marts. Evaluate metrics to leverage data and develop ML algorithms to enhance accuracy in various aspects such as payment behavior, customer (driver) behavior, churn, customer experience, automation of customer service, and accident prediction, thereby improving decision-making effectiveness. Initiate the creation and development of data products, fostering a data-driven culture company-wide by empowering all employees to embrace analytical and data-oriented approaches. Manage data scope, risk, quality, and budget.

Especializado em gerenciamento e implantação de sistemas de cadastro, com foco na qualidade, proteção e valor dos dados, tendo participado de inúmeros projetos em grandes clientes dos segmentos financeiro, telecomunicações e varejo. Consultor Sr da equipe de Data Protection, atuando na definição e implementação de arquitetura e pipeline de dados e projetos com contexto de qualidade, governança, segurança da informação, riscos regulatórios e de negócio (prevenção a violação, vazamento, perdas e fraudes), privacidade de dados e compliance, buscando conformidade ao atendimento da LGPD. Cientista de Dados responsável pela área de Data & Analytics, modelos de Machine Learning e Deep Learning para identificação de padrões de ações/comportamentos suspeitos, auto-fraude (após receber a compra, alega desconhecimento), fraudes, falsidade ideológica/documental, propensão, entre outros. • Ferramentas: R, Python, Jupyter, Qlikview, Power BI, Tableau, SSIS, MS SQL Server, MySQL, Oracle, MongoDB, PrestoDB, BigQuery, Hive, Spark, Tensorflow.

Diretor responsável pelas áreas de Inovação e Analytics, pela conformidade à LGPD, reestruturação das arquiteturas de dados, dos sistemas, processos, políticas, indicadores de performance e acompanhamento/monitoramento das operações; Gestão e criação de arquitetura de Big Data (camadas de armazenamento/análise/consumo, processos, conectividade com diversas fontes de dados, acessibilidade, governança [privacidade/segurança],...) e ambiente de analytics (arquitetura, ETLs, replicação/sinc, processos de qualidade, higienização, deduplicação, enriquecimento interno/externo – algoritmo de avaliação da performance dos fornecedores, clusterização, modelos para análise de perfis [de clientes e operadores], de comportamento, de tendências, de propensão); Algoritmos para transcrição, classificação e avaliação das gravações; Criação de BSC para operadores (dados operacionais, financeiros, biométricos, comportamentais e pessoais); Indicadores de apoio ao RH para análise de perfis/iterações em redes sociais de forma a auxiliar no recrutamento e seleção; Identificação biométrica facial (Machine Learning e Deep Learning); Geoanálises; Análises estatísticas, preditivas/prescritivas, Geoestatística; Modelos de CLV; Técnicas de clustering; Séries temporais (AR, MA, ARIMA); Regressões lineares/logísticas/espaciais; Análises de fluxo e transições de canais, entre outros. • Projetos Piloto: Identificação e monitoramento de agentes por biometria facial: identificação de desvios de pausas; expressões faciais para alerta/prevenção de doenças (Machine Learning: Python, MLlib, Keras[TensorFlow], Scikit-Learn, Pandas, Numpy, Matplotlib, Scipy, Stats, OpenCV; Dlib; Deep Learning: Redes Neurais Convolucionais, ...). • Ferramentas: GDE (Global Data Excellence - apoio as questões ligadas a LGPD), Alteryx, R, Python, Jupyter, Qlikview, Qliksense, Power BI, SSIS, MS SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Mongo DB, BigQuery, Hive, Spark, Tensorflow, ArcGIS, ArqView, QGIS, Geoda, Visual Basic/C#.

Diretor responsável pelas áreas de TI/DBM/Desenvolvimento, orientação aos recursos nos processos, diretrizes e ferramentas; Interação com líderes de projetos e coordenadores de outras áreas/equipes (internas/externas); Elaboração e acompanhamento de indicadores de performance da área; Negociação de escopo, recursos e prazos com clientes (internos/externos); Atividades de análise de escopos, especificação, definição de soluções tecnológicas; Responsável pela arquitetura, desenvolvimento e implantação de campanhas promocionais, integrando as diversas plataformas e sistemas, automatizando e gerenciando os diversos canais de acionamento; Desenvolvimento de algoritmos de monitoramento das operações, capazes de executar as tarefas de forma automatizada e monitorar a performance da equipe, reduzindo falhas e riscos. Responsável pelo desenvolvimento e acompanhamento de solução de BI com todas as visões relacionadas as campanhas, unificadas em um único relatório. • Principais projetos desenvolvidos: Implantação de central de atendimento própria para a gestão das campanhas; Criação de uma plataforma de CRM Operacional para as campanhas, integrando todos os demais sistemas e canais; Criação de ambiente de analytics e relatório BI unificando todas as informações relacionadas as campanhas, técnicas de clustering, aplicação de modelos de regressão (lineares, logísticas e espaciais), algoritmos de otimização e decisão de melhores rotas. • Ferramentas: R, Python, Qlikview, Power BI, Tableau, SSIS, MS SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Mongo DB, BigQuery, Hive, Spark, ArcGIS, ArqView, Visual Basic/C#.

Diretor responsável pela unidade Data Quality do grupo, atuando por anos em projetos de DQ e governança de dados, alcançando especialização ampla e larga experiência na consultoria para formação de papéis de CDO (Chief Data Officer) junto a clientes, coordenando equipes de diversas especialidades, responsável pela gestão e centro de custo da unidade de negócios, bem como finanças e resultados da equipe comercial, criação/lançamento/manutenção de novos produtos, definição de preços, pipeline, licitações, questões jurídicas e estratégias comerciais, gerenciamento das atividades de consultoria de qualidade de dados e grandes projetos de DBM, DW e BI, bem como de políticas de informação, inclusive estratégias para consumo de dados em operações de enriquecimento, em seguimento ao plano diretor desenhado, organizando as prioridades e gerindo cronogramas e orçamentos. Principais projetos desenvolvidos/Clientes: Responsável por diversos projetos de unificação de cadastros (visão de cliente único), migração de bases de clientes e TDQM – Total Data Quality Management para Bradesco, HSBC, Vivo, Finasa, Pernambucanas, Sky/Directv, entre outros; Clientes atendidos: Banco Bradesco, Bradesco Seguros, Banco Finasa, Banco ABN AMRO, Banco Citibank, Banco Santander, Banco HSBC, Banco Pine, Banco do Brasil, Serasa Experian, Equifax, Cadbury Adams, CredSystem, Credigy, Fidelity, GM, Peugeot, Telefônica Empresas, Vivo, Wunderman, Pernambucanas, Casas Bahia, Microsoft, MKTEC, Oesp Mídia, Sky/Directv, Globo, Editora Saraiva, Editora 3, Gold Editora, Pirelli, Agência Mood, Sun MRM, Salen, Philip Morris, Abiara...

Gestão e desenvolvimento das áreas de Desenvolvimento e DBM: Orientação aos recursos nos processos e nas ferramentas; Interação com líderes de projetos e coordenadores de outras equipes (internas/externas); Elaboração e acompanhamento de indicadores de performance da área; Negociação de escopo, recursos e prazos com clientes (internos/externos); Atividades de análise de escopos, especificação, definição de soluções tecnológicas para projetos de alta complexidade e performance, em especial de TDQM (Total Data Quality Management): Plataformas, ferramentas, metodologias, frameworks, planejamento, elaboração e acompanhamento de requerimentos funcionais e rotinas de analise de testes integrados e unitários, bem como identificação, entendimento, descrição e formalização de requerimentos funcionais; Identificação, avaliação e apresentação dos possíveis riscos/impactos sobre o escopo provocados por requerimentos novos (ou conflitantes); Revisão e apresentação de melhorias funcionais que simplifiquem a solução e/ou melhorem a qualidade e/ou desempenho; Gerenciamento de Projetos; Condução dos processos de gestão de mudanças; Em algumas situações atuando também como cientista de dados, realizando o mapeamento do perfil das informações e seus consumidores, a gestão do ciclo de vida de dados cadastrais, carga de dados para oxigenação dos repositório com massas de dados Pessoa Física e Jurídica que tem objetivo de ser comercializada através de sistemas e serviços como produto;

Atuação como consultor responsável pela administração dos dados e sistemas relacionados, desenvolvimento T-SQL dos projetos envolvendo maior complexidade, coordenação da equipe de desenvolvimento (baixa e alta plataforma) nos desenvolvimentos internos e sistemas de clientes, implantação de melhorias nos processos internos, responsável pelo desenvolvimento e implementação de software para tratamento de dados, apoio no dimensionamento de novos projetos (escopo x prazo x custo); Modelagem e desenvolvimento das regras de negócio para o saneamento de grandes projetos de cadastro (Cadastro Único Bradesco, Vivo, HSBC), Desenvolvimento de produtos/serviços em linguagens Java, Visual Basic, VB.Net, C#, VBScript, MsSQL, Integration Services, MsSQL, Oracle; Análise de performance e tunning de BD; Manutenção e aprimoramento da ferramenta DataSetting em suas versões Visual Basic 6, VB.Net e Java; Análises, dimensionamentos, especificações e documentações das rotinas, serviços e processos;Suporte técnico "Nível 3" a clientes (internos/externos);

Programação e modelagem de banco de dados: T/SQL: Desenvolvimento de functions, stored procedures, views, triggers; Desenvolvimento de produtos/serviços WEB/.Net: Desenvolvimento da ferramenta DataSetting em sua versão online; Desenvolvimento/Manutenção de produtos online da área; Análises, dimensionamentos, especificações e documentações das rotinas, serviços e processos; Desenvolvimento WebSite/Serviços online; Desenvolvimento de Testes/Performance para aplicações; Configuração de Ambientes e Instalações de Servidores para teste (...)

Programação e modelagem de banco de dados: T/SQL: Desenvolvimento de functions, stored procedures, views, triggers; Desenvolvimento e manutenção de ferramenta de CRM proprietária em linguagem Delphi com bancos de dados Paradox, Interbase e MsSQL. • Principais projetos desenvolvidos: CRM para Shopping Centers da rede Iguatemi e Plaza em todo o território nacional.

Tarefas administrativas do escritório, controle do estoque de insumos e produtos acabados da fábrica, acompanhamento da produtividade e tempos das equipes de produção, elaboração de relatórios de acompanhamento e automatização da distribuição; Programação e modelagem de banco de dados para sistemas internos de controle de estoque em Visual Basic. • Principais conquistas/aprendizados: Estágio fundamental para a minha formação e entendimento de processos, controle de recursos (insumos, mão de obra e tempo), automação de tarefas e do processo fabril como um todo.

Técnico responsável pela preparação e manutenção das urnas eletrônicas de Guarulhos/SP para as eleições de 1998. • Principais conquistas/aprendizados: 1º contato com projeto de grande envergadura, envolvendo arquitetura de redes/telecom complexa (urnas) e transmissão de grande volume de dados (apuração) via satélite.

Aprendiz de Reparador de Equipamentos Eletrônicos, cursando período integral no SENAI Hermenegildo Campos de Almeida (Guarulhos/SP) de 1995 a 1996; Em 1997, estágio de 1 ano no Pátio de manutenção do Metrô no Jabaquara, dividido em 2 etapas: No 1º semestre, executando tarefas relacionadas ao Plano de Manutenção Programada (Preventiva e Preditiva) da companhia, que submete a frota de trens à manutenções periódicas, quando são efetuadas inspeções, medições, testes do funcionamento de sistemas/componentes; No 2º semestre - devido a minha formação técnica em processamento de dados - integrando a equipe de desenvolvimento de sistemas utilizando a linguagem Clipper, foco em microprocessadores, telecomunicações e processamento de dados. • Principais conquistas/aprendizados: Anualmente as escolas SENAI de SP promoviam concursos, com o objetivo de testar as habilidades técnicas e pessoais dos alunos em avaliações elaboradas com base nas qualificações exigidas pelo mercado de trabalho e nos avanços tecnológicos (como uma olimpíada), cada escola enviava os seus melhores alunos de cada uma das suas formações para participar, no ano em que me formei (1996), fui escolhido para representar a escola na formação de Eletrônica e posteriormente, na solenidade de formatura fui premiado com o “Prêmio Engenheiro Roberto Simonsen”, como aluno que obteve o melhor desempenho acadêmico dentre os cerca de 1.000 alunos. Já durante o estágio, com a excelente equipe de desenvolvimento de sistemas do METRÔ, foi minha 1ª experiência profissional como desenvolvedor, a base de conhecimento que adquiri nessa experiência, carreguei e aprimorei durante muitos anos, utilizando até hoje!

•Aplicações de Inteligência Artificial: modelos de otimização e incerteza, desenvolvimento e calibragem de modelos de Machine Learning; •Análise de redes sociais e Text Mining: métricas de centralidade e coesão, equivalência estrutural, estatística em redes; collocations; nuvem de palavras; sentiment analysis, linguagem Python; •Gerenciamento de dados com Hadoop e NoSQL: integração entre Hadoop NoSQL/Hadoop/Spark e ferramentas analíticas (R/DB relacionais/bibliotecas); •Métodos computacionais aplicados: heurísticas de otimização; •Modelos de busca: algoritmos genéticos; swarm optimization; simulated annealing; ant colony; •Inferência estatística; •Análise de séries temporais; •Modelagem preditiva; •Modelagem estatística avançada com R; •Controladoria gerencial; •Decisões empresariais e raciocínio analítico; •Aplicações de geoanálise; •Geoanálise e estatística espacial; •Desafios e requisitos dos projetos analíticos; •Análise econômica e geração de valor.

•Direito Digital e LGPD; •LGPD: Bases legais, ANPD e sanções administrativas; •Tecnologia e vigilância na sociedade da informação; •Jurimetria, Inteligência Artificial e Direito; •Relações contratuais e Direito Digital; •LGPD: Princípios, tratamento de dados e direitos dos titulares; •Gestão de conflitos, gestão de crise e tomada de decisão; •Relações de consumo e Direito Digital; •Inteligência Artificial, ética, regulação e proteção de dados; •Propriedade intelectual e novas tecnologias; •Responsabilidade civil, tecnologia e proteção de dados; •Direito Digital e economia; •Neurodireitos; •Proteção de dados e poder público; •Dados sensíveis e a LGPD; •Fundamentos do Direito Digital; •Constituição, privacidade e proteção de dados; •Transformando-se para a era da internet das coisas; •Sistema tributário; •Direito do trabalho e novas tecnologias; •Direito Penal Digital; •Compliance e proteção de dados; •Profissional integral: consciência e transformação social;

•Aprendizagem organizacional e gestão do conhecimento; •Competências comportamentais; •Cultura e clima organizacional; •Estratégias de negociação; •Gestão da diversidade organizacional; •Gestão estratégica de pessoas; •Indicadores de desempenho organizacional; •Liderança e motivação de equipes; •Análise e resolução de problemas profissionais; •Ferramentas práticas para a inovação; •Gestão de conflitos nas organizações; •Gestão do desempenho humano nas organizações; •Gestão emocional nas organizações; •Planejamento estratégico; •Saúde e bem estar no trabalho.

•DS e AI para otimizar a logística e as operações; •Visualização de dados para a tomada de decisão; •DS e AI para causar disrupção e dominar o mercado; •DS e AI para gerir pessoas e processos; •Segurança de dados: Como usar antes que seja tarde; •DS e AI para gerar diferenciais de qualidade e preço; •Infraestrutura para Big Data e Cloud Computing; •A revolução do Big Data: Cases de sucesso e como usar; •Data Mining; •Como transformar AI em uma ferramenta ou produto de negócios; •As Soluções estão nos dados: Como usar modelagem preditiva; •DS: Como transformar Data Science em uma ferramenta ou produto de negócios; •Deep Learning: Cases de sucesso e aplicações; •Inteligência Artificial: Cases de negócios que já utilizam e como usar; •Business Intelligence e Business Analytics com Data Science; •Gestão de times na área de tecnologia: Atração e retenção de talentos; •DS e AI para potencializar o marketing e aumentar vendas; •ML para superar o mercado; •Oficina de DS e AI para negócios.