Engenharia de Dados & ML

Pipeline Preditivo no Competitivo e ML Engine

Motor algorítmico end-to-end orquestrado para trading quantitativo. A arquitetura engloba web scraping massivo diário, normalização rigorosa e uma Feature Engine otimizada que alimenta a 'Model Factory' com 42 variáveis estruturais. O sistema gerencia autonomamente o retreinamento (backtesting) e a inferência ao vivo, enviando sinais de alta precisão para estratégias de hedge e dashboards.

python scikit-learn postgresql
Pipeline Preditivo no Competitivo e ML Engine - diagrama de arquitetura
Arquitetura do sistema

Estudo de caso

Problema

Falta de ingestão automatizada e processamento em tempo real para tomada de decisão preditiva volátil.

Solução

Orquestração de pipeline de dados com Feature Engine isolada alimentando inferência ao vivo.

Impacto

Sustentação algorítmica de >68% de precisão preditiva ao longo de múltiplas temporadas sem intervenção manual.