Renata Marchese

Comecei na engenharia. Os anos de pós-graduação cursados na Unicamp me deram base sólida em matemática, estatística e modelagem — um repertório que continua sustentando meu trabalho até hoje, mesmo com tantas mudanças de ferramenta e paradigma na área.

Os primeiros anos como cientista de dados foram em consultoria, na everis (NTT Data), em projetos end-to-end de machine learning para telefonia, automação de testes com redes neurais e detecção de sonolência com LSTM. Foi onde aprendi a entregar modelos que precisam funcionar fora do notebook — em produção, com prazo e com gente esperando do outro lado.

Em seguida passei pela Empiricus, desenvolvendo soluções de IA e automações inteligentes do desenvolvimento à implementação, e pelo Mercado Livre, com modelos estatísticos e de machine learning aplicados a logística. Cada empresa me ensinou uma coisa diferente sobre escala, sobre custo de erro e sobre o que significa ter dados que ajudam a decidir.

Na Surf Telecom, conduzi a estruturação da área de Inteligência de Dados — governança, automação e suporte estratégico às áreas de negócio. Implementamos dashboards open source, rotinas de detecção de fraude, soluções de IA para avaliação de atendimentos e otimização de queries em ambiente AWS. Foi o momento em que entendi de verdade o que é montar uma área de dados do zero.

Hoje sou Cientista de Dados Especialista na Knowrisk, conduzindo projetos de IA aplicada e estruturação de dados para empresas industriais e corporativas. Como toda startup, faz-se de tudo: modelagem, ETL, dashboards, deploy, documentação e apresentação para clientes — e é justamente essa amplitude que me mantém perto do problema real.

Dou aula desde antes de ser cientista de dados. Foram 16 anos como professora no Instituto Mauá de Tecnologia, lecionando matemática, estatística e álgebra linear — as disciplinas que sustentam tudo o que vem depois quando se fala em IA.

Atualmente sou professora de MBA no Hospital Moinhos de Vento, especialista responsável pelo desenho do curso Técnico de Ciência de Dados da rede estadual de São Paulo (Fundação Vanzolini) e coordenadora e instrutora de Python e Machine Learning na Ada Tech.

Gosto de ensinar IA do jeito que aprendi a aplicar: começando pelo problema, passando pela estatística, e só então chegando ao modelo. Acredito que profissional bem formado é aquele que sabe quando não usar um algoritmo — e isso só se aprende praticando.

Esta plataforma é onde junto tudo: +1.000 alunos formados em programas presenciais e à distância, e agora 14 cursos online sobre IA aplicada a Saúde, Direito, Educação, Gestão, Marketing, Empreendedorismo — e fundamentos pra quem está começando do zero.