Agentes de IA para Comercial e Marketing
Agentes autônomos que automatizam fluxos de trabalho orquestrando LLMs nas áreas comercial e de marketing.
Paulo Souza · Cientista de Dados Sênior · Eng. Agrônomo Dr.
InteligênciadeDados
Dando vida à tecnologia na tomada de decisão.
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.
Python ✳R ✳SQL ✳TypeScript ✳PHP · Laravel ✳AWS ✳Docker ✳Kubernetes ✳Power BI ✳Shiny ✳PostgreSQL ✳OpenCV ✳Scikit-learn ✳OpenAI ✳Anthropic · Claude ✳Python ✳R ✳SQL ✳TypeScript ✳PHP · Laravel ✳AWS ✳Docker ✳Kubernetes ✳Power BI ✳Shiny ✳PostgreSQL ✳OpenCV ✳Scikit-learn ✳OpenAI ✳Anthropic · Claude ✳
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
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IA Generativa & Agentes
Agentes autônomos e fluxos com LLMs para automatizar as áreas comercial e de marketing, da prova de conceito ao uso diário.
OpenAIAnthropic · ClaudePrompt Engineering
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Automação Estatística & Apps
Pipelines reproduzíveis, dashboards e relatórios gerados automaticamente — análises paramétricas, não-paramétricas, multivariadas e de sobrevivência.
RShinyPower BI
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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
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.
Conectar no LinkedInExperiência
Supervisor de Tecnologia e Qualidade
2026 — AtualFundação MT
Lidero a integração estratégica entre TI, Analytics e Gestão da Qualidade, com foco em excelência operacional, governança de dados e geração de valor.
Pesquisador em Data Science
2021 — 2025Fundação 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.
Analista em Data Science
Abr — Nov 2021Fundação MT
Análise e planejamento de projetos de experimentação agrícola, automação de pesquisa, modelos de previsão e visão computacional aplicada.
CEO / Desenvolvedor Full Stack
2019 — 2021Souza Softwares
Liderei equipe e projetos de sistemas comerciais com automação de processos, gestão de estoque e fiscal.
Pesquisador — Doutorado
2015 — 2021UFGD
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
Resultados que falam por dados
16+
anos unindo agronomia, estatística e software
100+
ensaios experimentais conduzidos em campo
Stack principal
Desenvolvimento
ReactNext.jsLaravel
Analytics
PythonR
Server & Cloud
AWSOracleDocker
Portfólio
Projetos em Destaque:
Soluções reais aplicadas à pesquisa agronômica e ao agronegócio.
SAGRE — Análises Estatísticas & Visão Computacional
Sistema integrado que automatiza rotinas de análise estatística e visão computacional na pesquisa agropecuária.
Notesc: Sistema de Diário Escolar
Sistema que digitalizou o lançamento de notas e presença, com automação de bimestres, exames e situações especiais de matrícula, substituindo o diário manual.
Predição de Desempenho de Cultivares
Modelo que cruza ensaios de melhoramento genético com performance comercial para posicionar cultivares e timings ideais.
Automação de Análises & Relatórios
Pipeline completo que reduziu de 100 horas técnicas para minutos a geração de relatórios experimentais.
Modelo de Risco Agrícola
Classificação de risco de perda produtiva (alta/média/baixa) integrando variáveis agronômicas, climáticas e de manejo.
AGROLAB — Registro Laboratorial
Sistema de condução de ensaios laboratoriais, com nota máxima (10/10) na defesa de TCC de Engenharia de Software.
Sistemas Internos Gerenciais
Sistemas de gestão comercial, fluxo de contratação e motor de indicação de candidatos, com foco em automação e governança.
SAB: Sistema de Vidraçaria
Sistema comercial para vidraçarias: vendas, gestão de projetos sob medida e emissão de notas fiscais em um só fluxo.
SISCONV: Gestão de Conveniência
Sistema de PDV para lojas de conveniência: frente de caixa, controle de estoque e emissão de cupom fiscal.
Sistemas de Fazenda
Balança, colheita, monitoramento em tempo real de máquinas agrícolas e controle de estoque em ambiente de fazenda.
Cases interativos
Soluções que você pode abrir e testar.
Mini-aplicações de demonstração para o agro — cada uma roda em seu próprio container. Dados simulados.
Python · StreamlitRegressão
Predição de Produtividade
Estima a produtividade do talhão (sacas/ha) a partir de solo, clima e manejo.
Retorno
Antecipa o planejamento de safra e a comercialização, reduz risco de superestimar estoque e embasa a negociação com dados, não achismo.
Shiny · REstatística experimental
ANOVA de Ensaios + Gráfico de Tratamentos
Compara tratamentos de um ensaio com ANOVA + Tukey e boxplot pronto para relatório.
Retorno
Acelera a leitura de ensaios de ~100 horas técnicas para minutos e dá segurança estatística à recomendação técnica.
JavaScript · LeafletGeoespacial
Mapa de Produtividade / NDVI por Talhão
Mapa interativo com zonas de produtividade e NDVI por talhão.
Retorno
Base para manejo localizado (taxa variável): aplica insumo onde rende, corta desperdício e aumenta a margem por hectare.
Python · StreamlitDetecção de anomalias
Detecção de Anomalias em Telemetria
Sinaliza leituras fora do padrão em séries de telemetria de máquinas.
Retorno
Manutenção preditiva: reduz parada não planejada e custo de reparo, mantendo a operação rodando na janela de safra.
Shiny · RSérie temporal
Previsão Climática (Série Temporal)
Projeta chuva e temperatura das próximas semanas com intervalo de confiança.
Retorno
Apoia o calendário operacional, reduz perda por janela errada e melhora a alocação de máquinas e insumos.
Python · StreamlitClassificação
Classificação de Risco Agrícola
Classifica o talhão em risco baixo/médio/alto com métricas do modelo.
Retorno
Prioriza monitoramento e seguro onde importa, otimiza o custo de manejo e reduz a perda produtiva.
JavaScriptRecomendação
Recomendação de Cultivar/Insumo
Recomenda cultivares para as condições do talhão, com justificativa.
Retorno
Aumenta a aderência da escolha ao ambiente, elevando a produtividade potencial e reduzindo o risco de frustração de safra.
PHPERP / BI
Painel ERP — Relatório de Talhões
Consolida operações por talhão num relatório executivo (estilo ERP).
Retorno
Centraliza a informação, dá governança e visão executiva, agilizando a tomada de decisão da operação.
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.
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.