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Carlos

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Location Nova Lima, Minas Gerais, BR
Availability 20 hours per week
Rate R$75 per hour
Profile views 216

Busco uma oportunidade de transição de carreira para atuar na área de tecnologia, utilizando minha experiência em desenvolvimento de produtos e projetos, aliada aos conhecimentos em Python e Machine Learning adquiridos nos últimos anos.

• Curso de Fundamentos da Inteligência Artificial (Aprendizado de Máquina): LinkedIn Learning (Conclusão: Nov/2021)
• Curso de Power BI: LinkedIn Learning (Dez/2021)
• Curso de Introdução a Ciência de Dados: LinkedIn Learning (Dez/2021)
• Curso de Fundamentos do Big Data : LinkedIn Learning (Dez/2021)
• Curso de Fundamentos de Estatística: LinkedIn Learning (Dez/2021)
• Curso de Fundamentos a Ciência de Dados (Mineração de Dados): LinkedIn Learning (Dez/2021)
• Curso de Fundamentos da Ciência de Dados: LinkedIn Learning (Dez/2021)
• Curso de Técnicas Avançadas de Power BI: LinkedIn Learning (Mar/2022)
• Curso de Python para Ciência de Dados: LinkedIn Learning (Mar/2022)
• Curso de Fundamentos da Programação Orientado a Objetos: LinkedIn Learning (Mar/2022)
• Curso de Fundamentos da Programação: LinkedIn Learning (Mar/2022)
• Curso de Python: LinkedIn Learning (Mar/2022)
• Curso de Machine Learning para Data Science: Didática Tech (Out/2022)
• Curso de SQL: Bosón Treinamentos (Out/2022)
• Curso de Python CS50P: Harvard (Nov/2022)
• Curso de Data Structures and Algorithms: Udemy (Dez/2022)
• Curso de Formação Python Developer: Bootcamp DIO (Mar/2023)
• Curso de PySpark: Linkedin Learning (Mar/2023)
• Curso de Formação Linux: Bootcamp DIO (2023 – em dandamento)
• Curso de Formação Docker: Bootcamp DIO (2023 – em andamento)


EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL

Engenheiro Chefe de Projeto - Stellantis (Fiat + Chrysler + PSA) - Período: Ago/2009 a Out/2021
• Desenvolvimento de produtos e projetos no setor automotivo
• Coordenação de equipes de desenvolvimento
• Análise e validação de dados de engenharia

Engenheiro de Desenvolvimento de Produtos - Embraer - Período: Mar/2002 a Fev/2009
• Análise e validação de dados de engenharia para certificação das aeronaves


INFORMAÇÕES ADICIONAIS
• Facilidade de aprendizado e adaptabilidade a novas tecnologias e metodologias
• Perfil proativo, focado em resultados e trabalho em equipe
• Formação acadêmica: Graduação em Engenharia Mecânica (UFMG - Mar/2002).

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