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IZABELLA OLIVEIRA

Data Scientist AI + ML + Finance

Construo modelos que tomam decisões melhores — mais rápido, em escala, com dados reais. Atualmente no Bradesco Cartões, desenvolvendo agentes de IA Generativa e modelos preditivos sobre bases de escala real.

110M+ // records_analyzed
60% // rework_reduction
Ver projetos → Entrar em contato

// about.me

Sobre mim

01
background

Linguagens: Python · SQL · R
ML & Stats: Scikit-learn · XGBoost · SHAP · Pandas · NumPy · Feature Engineering · EDA · Modelagem Estatística
IA Generativa: LLMs · Gemini API · Prompt Engineering · Agentes de IA · RAG
Big Data & Storage: PySpark · Databricks · Lakehouse · Data Lake · Teradata · SQL Server
BI & Viz: Power BI (DAX) · Matplotlib · Seaborn · Plotly · Storytelling com Dados
Engenharia: Pipelines de Dados · ETL/ELT · Versionamento com Git · Boas Práticas de Código

onde quero chegar

Meu foco é atuar como Cientista de Dados especializada em IA — construindo sistemas inteligentes que combinam modelos preditivos, IA Generativa e engenharia de dados para resolver problemas reais de negócio em escala. Não construo modelos por construir: cada experimento começa com uma pergunta de negócio.

// core skills
Python SQL Avançado Machine Learning IA Generativa LLMs
// libs & tools
PandasNumPy Scikit-learnXGBoost SHAPPySpark DatabricksTeradata Power BI (DAX)Gemini Enterprise Prompt EngineeringNLP · TF-IDF Git · GitHub

// selected_work

Projetos reais

02
001
Credit Risk Prediction
// machine_learning · interpretability · finance

Prova que sei construir um modelo preditivo do zero para um problema real de negócio. Dado bruto → EDA → feature engineering → treinamento de 3 algoritmos → seleção do melhor → interpretabilidade com SHAP para explicar cada predição. O resultado não é só uma métrica — é saber dizer ao banco por que um cliente específico foi classificado como risco alto.

AUC-ROC: ~0.83 Dataset: 10K records
PythonXGBoostSHAPScikit-learnEDA
002
Sentiment Analysis — Banking NLP
// nlp · text_classification · pt-br

Prova que sei trabalhar com dados não estruturados — texto, em português. Um banco recebe milhares de avaliações por dia no Google Play e Reclame Aqui. Este pipeline classifica automaticamente se cada avaliação é positiva, negativa ou neutra, com 88% de acurácia, permitindo que o time de produto priorize o que realmente importa.

Accuracy: ~88% Reviews: 999 · PT-BR
NLPTF-IDFSVMNLTKScikit-learn
003
GenAI Finance Pipeline
// llm · pipeline · end-to-end · finance

Prova que sei usar LLMs de forma técnica, não só como usuária. São 5 técnicas de Prompt Engineering aplicadas a notícias financeiras reais com Google Gemini — cada técnica tem um propósito claro e um tradeoff consciente. O projeto mostra que entendo como os modelos funcionam e como extrair outputs estruturados e confiáveis deles.

Técnicas: 5 de prompting Modelo: Gemini 1.5 Flash
Gemini APIPrompt EngineeringLLMsPython

// timeline.json

Experiência &
Formação

03
Cientista de Dados — Estágio
Bradesco Cartões
abr/2025 → presente · Osasco, SP · Híbrido
● ATUAL
  • Única estagiária selecionada para o Gemini Enterprise, desenvolvendo agentes de IA que reduziram rotinas analíticas de horas para minutos
  • EDA e análise preditiva em bases de grande escala com Python (Pandas, NumPy) e SQL avançado (Teradata, SQL Server)
  • Migração de pipelines SAS → Databricks/PySpark em ambiente Big Data corporativo
  • Dashboards executivos em Power BI (DAX) para alta gestão da área comercial
  • Documentação de experimentos de IA → redução de 60% de retrabalho da equipe
Tecnólogo em Ciência de Dados
Universidade Cidade de São Paulo — UNICID
dez/2024 → 2º semestre de 2026 · em curso
  • Advanced Analytics, Estatística Aplicada e Machine Learning
Programa de Aceleração em IA — Lab.AI
Instituto Joule + Instituto Localiza
2024 → 2025 · 1 ano · concluído
  • Machine Learning, feature engineering e modelos preditivos com Python
  • Mentoria 1:1 com especialista sênior de mercado em aplicação estratégica de IA
Bacharelado em Ciência da Computação
Universidade Cruzeiro do Sul
em curso · conclusão prevista 2029

// get_in_touch()

Vamos conversar

04

Aberta a oportunidades em
Ciência de Dados & IA
— presencial ou remoto em SP.

Se você está construindo algo com dados, IA ou Machine Learning e quer uma cientista que entrega valor real — me chama.

LI
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