EDDY GIUSEPE CHIRINOS ISIDRO Senior Data Scientist at VixPar at VIXPar

Senior Data Scientist at VixPar

VIXPar

Oct 2025 - Current (11 months)

As a Senior Data Scientist at VIXPar, I work with large volumes of data from logistics operations, fleet management, and urban mobility, developing advanced AI solutions for process optimization. Currently, I am building a RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agent using the LangGraph framework, which integrates multiple corporate data sources through a complete processing pipeline. The project includes: • Pre-processing of our data with Docling, extracting information from Word (.doc or .docx), Excel, and PDF files • Intelligent web scraping with Crawl4ai for web data capture • Conversion and standardization of all data to Markdown (.md) format • Vector storage in Qdrant with hybrid search (dense and sparse) for optimized retrieval • Integ

Senior Data Scientist at AMcom

AMcom

Feb 2025 - Oct 2025 (9 months)

Senior Data Scientits na AMcom.

Senior Data Scientist

Tractian

Jul 2024 - Feb 2025 (8 months)

Trabalhei na Tractian 🧑‍🔧 como Cientista de Dados. Minha função envolveu a aplicação de análise de dados e o uso de inteligência artificial (LLMs, Engenharia de Prompt, Chain-of-Thought, Zero-shot Prompting, Few-shot Prompting, etc), além da realização de pesquisas, entre outras atividades. O objetivo foi otimizar Insights sobre as falhas dos ativos (máquinas industriais). Ademais, desenvolvi vários prompts que correlacionava as informações de possíveis falhas (formato JSON) e a partir deles era gerado um Insight contextualizado e legível para o profissional de manutenção. Também, construi um pipeline, usando prometheus-eval, para avaliar as respostas geradas por outros LLMs (OpenAI, Claude, etc).

C

Data Scientist

CENTRAL IT TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO LTDA

Dec 2022 - Feb 2025 (2 years 3 months)

Atualmente, trabalho na Central IT como Cientista de Dados aplicando Machine Learning e Deep Learning. No meu dia dia estou usando grandes modelos de linguagem (LLM) em Português do Brasil que são basicamente Fine-tune dos modelos BERTs, GPT, entre outros. Uso esses modelos para poder Clusterizar (levando em conta a similaridade semântica) as perguntas e respostas do meu Dataset para posteriormente criar uma árvore dessas perguntas e respostas e alimentar o ChatBot que estamos criando. No processo de treinamento usarei a técnica de Active-Learning e para a implementação do ChatBot estamos usando o Framework RASA. O RASA é a estrutura de código aberto mais popular para criar assistentes de inteligência artificial baseados em bate-papo e voz.

Cientista de dados

ISH Tecnologia

Mar 2021 - Feb 2025 (4 years)

Data Scientist at ISH Tecnologia

ISH Tecnologia

Mar 2021 - Feb 2025 (4 years)

Data Scientist Junior

Ufes Universidade Federal do Espírito Santo

Nov 2019 - Feb 2025 (5 years 4 months)

Pesquisa na área de Inteligência Artificial – Speech Processing Desenvolvimento de uma Ferramenta de Software Orientada à Auditoria de Comunicação Via Rádio – Processamento de áudio (rotulação, espectrograma na escala Mel, etc). – Modelos de Deep Learning em particular Rede Neural Convolucional e Rede Neural Recorrente (RNN). * Implementação de uma Rede Siamesa * Análise, uso e plot do Vetor de características (EMBEDDINGS) * Gráfica dos EMBEDDINGS usando as bibliotecas PCA e t-SNE * Uso de métricas: Accuracy, Recall, F1-score, ROC-AUC, confusion matrix.

Pesquisador

Universidade Federal do Espírito Santo Oficial

Apr 2019 - Nov 2019 (8 months)

Neste período na UFES, realizei uma pesquisa básica em: Ciência de Dados, Machine Learning, etc. Especificamente foquei a entender o funcionamento, o processo e o objetivo de extrair valor dos dados ao utilizar Machine Learning. Esse processo foi : Definir o objetivo para solucionar nosso Problema, Coletar os Dados, Preparação dos Dados (limpeza e transformação), Análise e Exploração dos Dados, Criação dos Modelos (Treinar o Algoritmo e realizar predições ) e Interpretação de resultados. Em resumo o que aprendi foi: – Aprendizado Supervisionado (algoritmos: regressão linear, Logística, máquina de vetores de suporte) – Aprendizado Não-Supervisionado (algoritmos: clustering, k-mean.) – IDE’s (Spyder, PyCharm e Jupyter Noteb

Profesional de investigación

Ufes Universidade Federal do Espírito Santo

Apr 2013 - Jul 2019 (6 years 4 months)

Neste anos de pesquisa na UFES adquiri conhecimentos em Wolfram Mathematica, estatística (Frequentista e Bayesiana), regressão e ajuste de modelos com dados observacionais. Possuo conhecimento intermediário na linguagem de programação Python para Data Science e Machine Learning.

EDDY GIUSEPE CHIRINOS ISIDRO

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