Data Scientist · PLN · Python · Aprendizado de Máquina
Pesquisador e cientista de dados com formação em Ciências Sociais,
doutorado em andamento em
Ciência Política (DCP-USP)
e MBA em Data Science e Analytics (ESALQ/USP).
Minha pesquisa investiga como políticos brasileiros usam redes sociais
para comunicar posições sobre saúde pública — combinando coleta de dados
em larga escala via APIs, modelos de Deep Learning (BERT) e análise de
discurso político. Para isso, cruzo ferramentas que raramente andam
juntas: NLP com ciência política, rigor acadêmico com código de produção.
Meu projeto central constrói e analisa um corpus de tweets de
parlamentares brasileiros sobre vacinas COVID-19 (2020–2023), com
anotação de stance e sentimento — publicado na ACL Anthology (NLP4DH
2025) e apresentado no STIL 2023.
Também desenvolvo material didático quando o existente não basta: criei
um livro interativo de
Python, NLP e Machine Learning para pesquisadores de ciências sociais
sem background técnico, com notebooks executáveis via Google Colab.
Projetos em Destaque
Stance Detection com BERT
Fine-tuning de modelos BERT para classificação automática de
posicionamento político sobre vacinas COVID-19 em tweets de
parlamentares brasileiros. Publicado no STIL 2023.
Dataset de 9.045 posts anotados com stance e sentimento de elites
políticas brasileiras sobre vacinas COVID-19. Disponível publicamente
na ACL Anthology (NLP4DH 2025).
Livro interativo de Python, Machine Learning e NLP desenvolvido para
pesquisadores de ciências sociais sem background técnico. Notebooks
executáveis via Google Colab.
Comecei na pesquisa acadêmica pela porta da ciência política empírica —
mas cada projeto me empurrou cada vez mais fundo em dados. Na Rede de
Pesquisa Solidária (2020–2025), aprendi a trabalhar com dados
governamentais em larga escala e a produzir análises que informam decisões
reais, em colaboração com pesquisadores da USP e FGV. No Instituto Butantan
(2021–2022), construí bases de dados de políticas públicas a partir de
Diários Oficiais. Na Fundação José Luiz Egydio Setúbal (2023–2025), fui
fundo em NLP: coletei via API, treinei modelos BERT e publiquei os
resultados em conferências internacionais.
Essas experiências moldaram um perfil que valoriza cruzar fronteiras: entre
ciências sociais e machine learning, entre pesquisa reproduzível e entregas
práticas, entre rigor metodológico e impacto real.
Contato
Estou aberto a conversas sobre posições em ciência de dados, colaborações
em pesquisa aplicada e projetos envolvendo NLP, análise de texto e dados
não estruturados.
