Paulo Souza · Cientista de Dados Sênior · Eng. Agrônomo Dr.

InteligênciadeDados

Transformo dados do agronegócio em decisões. Machine learning, IA generativa, automação de análises e engenharia de dados — do campo ao código, com precisão e reprodutibilidade.

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Precisão não é detalhe.
É direção.

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O que faço

Da pergunta ao dado, do dado à decisão.

01

Machine Learning & IA

Modelos preditivos e prescritivos, classificação de risco, séries temporais e visão computacional aplicados aos desafios reais do campo.

PythonScikit-learnOpenCV
02

IA Generativa & Agentes

Agentes autônomos e fluxos com LLMs para automatizar pesquisa, comercial e marketing — da prova de conceito ao uso diário.

OpenAIAnthropic · ClaudePrompt Engineering
03

Automação Estatística & Apps

Pipelines reproduzíveis, dashboards e relatórios gerados automaticamente — análises paramétricas, não-paramétricas, multivariadas e de sobrevivência.

RShinyPower BI
04

Engenharia de Dados & MLOps

Pipelines de dados, governança e deploy de modelos em produção, com versionamento, monitoramento e detecção de data drift na nuvem.

SQLDockerAWS
Paulo Souza

Quem está por trás

Onde o campo encontra o código.

Sou Paulo Souza — Engenheiro Agrônomo Doutor e Engenheiro de Software com mais de 16 anos unindo a lavoura e a linha de código. Antes de mergulhar em ciência de dados, conduzi mais de 100 ensaios experimentais em fitopatologia, fitotecnia e mecanização agrícola.

Essa combinação rara de domínio agronômico com capacidade analítica me permite entregar de ponta a ponta: da análise exploratória e engenharia de features ao deploy e monitoramento de modelos em produção. Hoje, como Supervisor de Tecnologia, lidero times e conduzo o roadmap de Dados & IA.

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Experiência

  1. Supervisor de Tecnologia e Qualidade

    2026 — Atual

    Fundação MT

    Lidero a integração estratégica entre TI, Analytics e Gestão da Qualidade, com foco em excelência operacional, governança de dados e geração de valor.

  2. Pesquisador em Data Science

    2021 — 2025

    Fundação MT

    Gestão de projetos de experimentação agrícola e desenvolvimento full stack de aplicações, protocolos, relatórios técnicos e suporte à análise de dados de todas as áreas de pesquisa.

  3. Analista em Data Science

    Abr — Nov 2021

    Fundação MT

    Análise e planejamento de projetos de experimentação agrícola, automação de pesquisa, modelos de previsão e visão computacional aplicada.

  4. CEO / Desenvolvedor Full Stack

    2019 — 2021

    Souza Softwares

    Liderei equipe e projetos de sistemas comerciais com automação de processos, gestão de estoque e fiscal.

  5. Pesquisador — Doutorado

    2015 — 2021

    UFGD

    Conduzi 100+ ensaios experimentais e publiquei 5 artigos científicos em fitopatologia e ciência de dados.

Stack & competências

ML & IA

Modelos preditivosClassificaçãoSéries temporaisVisão computacionalLLMs / Agentes

Linguagens

PythonRSQLTypeScriptPHPJava

Cloud & MLOps

AWSDockerKubernetesCI/CDMonitoramentoData drift

Dados & BI

PostgreSQLPower BIShinyPandasScikit-learnOpenCV

Visualização interativa

Seus dados ganham vida

Transformo análises em experiências visuais e interativas. Modelos, mapas e dashboards que capturam a atenção e tornam cada decisão mais clara.

Resultados que falam por dados

16+

anos unindo agronomia, estatística e software

100+

ensaios experimentais conduzidos em campo

5

artigos científicos publicados (Scielo, Taylor & Francis)

Portfólio

Projetos em produção.

Soluções reais aplicadas à pesquisa agronômica e ao agronegócio.

IA / Agentes

Agentes de IA — Pesquisa, Comercial e Marketing

Agentes autônomos que automatizam fluxos de trabalho orquestrando LLMs nos setores de pesquisa, comercial e marketing.

Python / R / OpenCV

SAGRE — Análises Estatísticas & Visão Computacional

Sistema integrado que automatiza rotinas de análise estatística e visão computacional na pesquisa agropecuária.

ML / Geo

Mapeamento de Nematoides no Brasil

Modelo preditivo de expansão geográfica em escala nacional, gerando mapas de risco a partir de dados de laboratório, clima e solo.

ML

Predição de Desempenho de Cultivares

Modelo que cruza ensaios de melhoramento genético com performance comercial para posicionar cultivares e timings ideais.

Shiny / R

Automação de Análises & Relatórios

Pipeline completo que reduziu de 100 horas técnicas para minutos a geração de relatórios experimentais.

ML / Classificação

Modelo de Risco Agrícola

Classificação de risco de perda produtiva (alta/média/baixa) integrando variáveis agronômicas, climáticas e de manejo.

PHP / Postgres

AGROLAB — Registro Laboratorial

Sistema de condução de ensaios laboratoriais, com nota máxima (10/10) na defesa de TCC de Engenharia de Software.

Laravel / PHP

Sistemas Internos Gerenciais

Sistemas de gestão comercial, fluxo de contratação e motor de indicação de candidatos, com foco em automação e governança.

App / Campo

Sistemas de Fazenda

Balança, colheita, monitoramento em tempo real de máquinas agrícolas e controle de estoque em ambiente de fazenda.

Como trabalho

Um processo claro, do diagnóstico à entrega.

01

Análise

Diagnóstico completo dos dados e do problema para identificar riscos, oportunidades e o melhor caminho.

02

Estratégia

Plano personalizado combinando estatística, modelos e tecnologia para levar a operação ao próximo nível.

03

Suporte

Implantação, monitoramento e evolução contínua das soluções com acompanhamento próximo.

Perguntas frequentes

Tudo que você precisa saber.

Não encontrou sua resposta? Fale com a gente.

Da análise estatística de ensaios ao deploy de modelos de ML em produção: previsão, classificação de risco, visão computacional e automação de relatórios — sempre em pipelines reproduzíveis.