Rafael Matos Pereira | FP&A + Data Science

quem sou eu

Rafael Matos Pereira

FP&A · Data Science & AI in Finance · Vitória, ES

Profissional com sólida experiência em Finanças Corporativas e com 9 anos de experiência nos setores de saúde, meio ambiente e segurança e saúde hospitalar. Atuo na fronteira entre análise financeira estruturada e ciência de dados aplicada — não como alguém que aprendeu Python por curiosidade, mas como um profissional que integra rigor financeiro com capacidade técnica real para gerar insights que modelos tradicionais não alcançam.

Minha entrega combina modelagem financeira, forecasting estatístico, dashboards de BI e automação inteligente — usando Python, ML e LLMs para transformar processos em vantagem competitiva para as organizações onde atuo.

FP&A Financial Modeling Budget / Reforecast Power BI · DAX Variance Analysis Python · pandas Machine Learning LLMs aplicados Automação

minha história

Da graduação ao modelo
em produção.

Cada fase foi um capítulo: desafio real, competência construída e resultado que ficou. Não uma lista de cargos — uma narrativa.

Formação acadêmica

Administração de empresas

FAESA. Graças a teoria aplicada a prática através do estágio por meio das disciplinas, ferramentas e projetos desenvolvidos durante a graduação aprofundei minha capacidade analítica.

▸ Desenvolvi o TCC na área de Contabilidade de custos na área de saúde, meio ambiente e segurança, que permitiu a empresa onde trabalhei entender a estrutura de custos dos projetos e a margem de lucro gereda por cada um, através da análise vertical além do estudo do ponto de equilíbrio.

Excel Análise custo-volume-lucro Contabilidade de custos

2017

TCC FAESA — Custeio Variável e Ponto de Equilíbrio

2018

Início de carreira

Assistente Financeiro — Ápice Projetos de Gestão · Setor de SMS

Após ser contratado pela empresa onde estagiei, os desafios aumentaram e o aprendizado também. Participei da consultoria financeira, onde ajudei a implamentar um novo plano de contas e a desenvolver análises de investimentos dos projetos. Além disso, também ajudei na implementação do ERP OMIE, que integrou as áreas de negócio.

▸ Automatizei a consolidação do resultado gerencial da empresa através da modelegem em Excel e do Power BI, reduzindo o tempo de entrega e eliminando 1 dia de retrabalho mensal. Isso permitiu a análise de real x orçado e dos indicadores econômico-financeiros de cada projeto ou da empresa, contribuindo para a tomada de decisão da direção.

Budget Variance analysis Power BI ERP OMIE

MBA - Controladoria e Finanças

Aprofundamento teórico e certificação internacional

FUCAPE Business School. Para desenvolver-me mais na área de finanças, investi em MBA de ponta, onde pude expandir minha visão analítica e sistêmica. Não satisfeito, encontrei uma ceritificação internacional chamada Financial Modeling & Valution Analyst, que foi um divisor de águas para mim, graças a metodologia aplicada com casos reais criado por profissionais referência no mercado.

▸ Como trabalho de conclusão desenvolvi um valution de uma empresa, integrando os três relatórios financeiros, as premissas do negócio e suas projeções.

Corporate Finance Accounting Economics Financial Modeling

2019

2026

Virada técnica · Posição atual

Analista de Custos — Kora Saúde · Setor de Saúde hospitalar

Relatórios automatizados, indicadores padronizados, painel que conecta diferentes fontes de dados para uma visão dinâmica e utilização de análise de dados, ciência de dados e inteligência artificial para construções de fluxos automatizados que extraem dos dados valor que antes estavam escondidos.

▸ Implementação de um sistema completo que conecta ao google planilhas, realiza as tratativas necessárias para depois aplicar análise de sentimento e salva os registros em um banco de dados. Gera análises estatísticas e resumo com IA conforme filtros selecionados previamente na interface gráfica construída e, por fim, gera um relatório completo com os principais insights.

Python Power BI LLMs Automação

o que eu domino

Sete dimensões.
Uma visão integrada.

Da modelagem clássica à IA aplicada — cada competência tem uma finalidade financeira clara.

01 / 07

Modelagem financeira & forecasting

Desenvolvi modelagem financeira baseada em drivers através das formações Financial Modeling & Valuation Analyst e Financial Planing & Analysis Professional emitidas da Corporate Finance Institute, que reune experts de diversas áreas de finanças corporativas. Dessa forma, possuo conhecimentos, habilidades e ferramentas que são baseadas nas melhores práticas do mercado.

Excel / VBA EPM OMIE Scenario planning

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Business Intelligence & dashboards

Como eu transformo dados brutos em narrativas visuais para o C-Level? Unindo diversas fontes de dados, que antes estavam segregadas e utilizando linguagem M para modelar os relacionamentos necessários entre as fontes e através do storytelling, que permite relacionar as variáveis que mais impactam os negócios e, consequentemente, a tomada de decisão. O dashboard de que eu mais me orgulho foi o que permitiu consolidar as informações de realizado e orçado por projeto e seus indicadores, e o motivo é simples: foi meu primeiro desafio.

Power BI DAX SQL Python

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Gestão orçamentária (Budget / Variance)

Qual é a escala do processo que eu domino? Especificamente a folha de pagamento e isso inclui headcount, salários, proventos, encargos, provisões e reajustes sindicais, méritos ou promoções. Utilizando a folha de pagamento como base e o plano de contas contábil, construo a base orçamentária e entrego aos gestores para as devidas tratativas assim como faço acompanhamento para que as premissas sejam seguidas por meio de orientações e validações.

Budget cycle Reforecast Variance analysis

04 / 07

Suporte estratégico à decisão

Como eu traduzo análise em recomendação? O importante é entender o contexto e a ferramenta mais adequeda para realizar a análise. Dessa forma, quando é necessário realizar primarizações ou tercerizações, eu crio uma modelagem que permite visualizar os impactos no custo de pessoal e no headcount da mão de obra.

Business case Board deck Scenario analysis

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Análise de dados

Quando o Excel não comporta uma grande quantidade de dados, pois não é um banco de dados ou ainda precisa-se de uma análise mais robusta, a linguem python entra em ação. Junto de outros frameworks (pandas, numpy e matplotlib, por exemplo) a análise ganha flexibilidade e profundidade, mas para isso faço uma análise exploratória dos dados, sejam elas numéricos ou categóricos e dependendendo do objetivo realizo engenharia de atributos para descobrir o que os dados escondem e como se relacionam.

Python SQL Power BI

06 / 07

Ciência de dados

Do modelo preditivo mais simples ao mais robusto foi possível implementá-los graças ao vibe coding. Para realizar a previsão da receita dos dados da ANS, utilizei um modelo simples, mas eficiente chamado exponencial smoothing. No contexto de recrutamento o modelo de clustering, permitiu identificar grupos especificos, o que aumentou a acurácia do modelo preditivo substancialmente. Além disso, a análise de série temporal identificou com bastante confiança, os períodos cíclicos de alta e baixa demanda, o que possibilita uma gestão mais estratégica do setor.

scikit-learn Time series analysis statsmodels Linear regression

07 / 07 · Diferencial competitivo

IA generativa & LLMs aplicados ao negócio

Construí uma aplicação web completa de IA generativa aplicada a People Analytics: o sistema conecta ao Google Sheets via OAuth, armazena os dados em SQLite, aplica análise de sentimento e sumarização automática com LLaMA 3.2 rodando localmente via Ollama — sem custo de API e com privacidade total — e entrega os resultados em uma interface Streamlit com download de relatório PDF. O modelo classifica sentimento em Positivo, Neutro ou Negativo, mapeia a percepção de 9 fatores laborais (liderança, salário, benefícios, ambiente, entre outros) e gera um resumo executivo por empresa, HUB ou diretoria. O resultado: centenas de comentários de entrevistas de desligamento analisados em segundos, com insights auditáveis e rastreáveis para suporte à decisão de Gente & Gestão.

LLMs (LLaMA 3.2 via Ollama) LangChain Streamlit · SQLite Prompt engineering Google Sheets API ReportLab (PDF)

projetos em destaque

Entregas que ficaram
nas organizações.

Projetos reais, problemas reais — cada repositório é uma prova de capacidade técnica e financeira integrada.

NLP · BERT Transformers People Analytics

Classificação de Sentimento com BERT — GPTW 2024

Modelo de NLP para classificação automática de sentimento em comentários abertos de pesquisa de clima GPTW. Pipeline completo: extração de PDF, engenharia de dados, pré-processamento, treinamento com BERT e deploy do modelo para classificação em produção por área, gerência e diretoria.

▸ Automatização da leitura e classificação de centenas de comentários abertos, eliminando análise manual e viés subjetivo na interpretação do clima organizacional.

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LLMs LangChain Ollama NLP

Sumarização de Documentos com LLM Local (LLaMA 3.1)

Pipeline de sumarização automática de relatórios PDF usando LLaMA 3.1 8B rodando via Ollama no Google Colab — sem dependência de APIs pagas e com privacidade total. O modelo gera um resumo estruturado por categorias temáticas, indicando frequência de cada tópico citado nos comentários.

▸ Síntese automática de relatórios com centenas de comentários em segundos, com saída estruturada por categoria e frequência — pronta para tomada de decisão.

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Python · ML Série Temporal Dados Abertos ANS

Panorama da Saúde Suplementar — Dados Abertos ANS

Pipeline completo de coleta via web scraping de arquivos DBC do portal da ANS, conversão para SQLite, análise exploratória de beneficiários e receita por operadora, modelagem com OLS, Ridge, Random Forest e XGBoost para relevância de variáveis, e previsão de receita com Exponential Smoothing.

▸ Análise de série temporal identificou tendência e sazonalidade da receita do setor suplementar brasileiro com dados públicos e pipeline 100% automatizado.

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People Analytics Série Temporal HR Analytics

Análise de Recrutamento — People Analytics

Pipeline de People Analytics com 15+ variáveis derivadas via engenharia de atributos, integração com indicadores macroeconômicos (IPCA, IBC-Br, CAGED, Desemprego) via API do Banco Central, análise estatística inferencial (ANOVA, Mann-Whitney, Shapiro-Wilk) e análise de série temporal com sazonalidade e planejamento de contratações. Relatório executivo gerado em PDF.

▸ Sazonalidade do recrutamento mapeada com precisão, permitindo planejamento antecipado de headcount por período de alta demanda.

Ver no GitHub

LLMs Streamlit Ollama People Analytics

GenAI — Análise de Entrevistas de Desligamento

Aplicação web completa que conecta ao Google Sheets, armazena os dados em SQLite, aplica análise de sentimento e sumarização via LLaMA 3.2 rodando localmente (sem custo de API), e gera um relatório PDF com os principais insights por empresa, HUB ou diretoria — tudo via interface Streamlit.

▸ Pipeline end-to-end automatizado: da planilha ao relatório PDF com IA, com privacidade total dos dados por uso de LLM local via Ollama.

Ver no GitHub

certificações

Formação contínua
com propósito.

Cada certificação foi escolhida para ampliar uma capacidade específica — não para colecionar diplomas.

Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA®)

Corporate Finance Institute (CFI)

2020

Certificação que consolidou a base técnica em modelagem financeira baseada em drivers, valuation por DCF e integração dos três demonstrativos. Foi o divisor de águas que transformou minha capacidade analítica — o TCC foi um valuation completo de empresa com projeções e premissas de negócio integradas.

Financial Planning & Analysis Professional (FP&A P®)

Corporate Finance Institute (CFI)

2023

Formação focada nas melhores práticas de planejamento orçamentário, forecasting e análise de variância. Aplicada diretamente na estruturação do orçamento de pessoal na Kora Saúde — budget cycle, reforecast e análise real vs. orçado por unidade hospitalar.

MBA — Controladoria e Finanças

FUCAPE Business School

2020

Especialização que expandiu a visão sistêmica em finanças corporativas, contabilidade gerencial e controladoria. Consolidou o raciocínio analítico que hoje sustenta o suporte estratégico à tomada de decisão da diretoria.

Formação Cientista de Dados

Data Science Academy

2024

Formação completa que integrou Python, pandas, machine learning e séries temporais ao contexto financeiro e de RH. Aplicada diretamente nos projetos de análise de recrutamento, panorama da saúde suplementar e classificação de sentimento com BERT.

Formação Engenheiro de Inteligência Artificial

Data Science Academy

2024

Formação que fundamentou o uso de LLMs, LangChain, RAG e automação inteligente aplicados a processos reais. Base técnica para o projeto GenAI de análise de entrevistas de desligamento com LLaMA 3.2 via Ollama e interface Streamlit.

Microsoft Power BI para Data Science

Data Science Academy

2022

Formação que consolidou DAX, modelagem de dados e storytelling visual no Power BI. Aplicada na construção dos dashboards de acompanhamento de KPIs de Gente & Gestão na Kora Saúde, conectando múltiplas fontes de dados em visão consolidada para a diretoria.

Onde o rigor
financeiro encontra
a inteligência
dos dados.