Gustavo Varela Alvarenga
Experiência

Experiência

Pesquisador Sênior de Ciência de Dados
Google
2025 — 2026
  • Desenvolveu uma nova métrica para avaliar o conteúdo da página de resultados de busca (Search), permitindo a avaliação sistemática da qualidade do conteúdo e a identificação de lacunas onde faltava conteúdo relevante.
  • Avaliou os casos em que o AI Mode do Google poderia se beneficiar de agentes de IA, definindo as situações em que a recuperação de informação por agentes atenderia melhor às consultas dos usuários.
  • Avaliou o panorama de fontes de embasamento e corroboração (grounding/corroboration) das AI Overviews, recomendando fontes de maior qualidade para validar as informações geradas pela IA.
Head Regional de Ciência de Dados, América Latina
Argus Media · São Paulo, Brasil
2021 — 2025
  • Fundou e liderou a equipe de ciência de dados para a América Latina, expandindo-a para 12 engenheiros e cientistas de dados em três departamentos, com um head de departamento e um líder técnico reportando-se diretamente.
  • Alcançou uma taxa de retenção de 86% ao longo de quase quatro anos, construindo uma cultura de inovação e colaboração.
  • Liderou a criação e implantação de produtos de dados em R e de aplicações escaláveis em R/Shiny na AWS, aprimorando a tomada de decisão dos clientes e a eficiência operacional por meio de automação.
  • Responsável pela produção diária dos dois principais produtos de ciência de dados, assegurando a integridade dos modelos e a precisão dos resultados antes da publicação.
  • Instituiu protocolos de garantia de qualidade e rígido controle de versão com Git para o produto de maior geração de receita.
  • Atuou em parceria com as áreas de desenvolvimento de negócios e vendas para desenhar e apresentar soluções de ciência de dados a clientes, aumentando o engajamento e a adoção dos produtos.
Professor
University of Maryland
2020 — 2021
  • Desenvolveu e ministrou uma disciplina de Estatística Computacional (nível avançado) abrangendo tratamento de dados, análise exploratória e modelagem inferencial com SAS e SQL.
  • Desenhou projetos de pesquisa baseados em dados e estratégias de avaliação, orientando os alunos em regressão, regressão logística e ANOVA.
Estagiário de Pós-Graduação em Ciências Matemáticas (NSF)
Pacific Northwest National Laboratory (PNNL)
2019
  • Propôs e prototipou um banco de dados relacional (PostgreSQL/MySQL) para um projeto DOE/NETL/PNNL, otimizando a arquitetura de dados para maior eficiência de processamento.
  • Desenvolveu um web crawler em Python e uma aplicação web para entrada de dados experimentais, melhorando a precisão da coleta de dados.
  • Conduziu um workshop de programação em R (blogdown, Shiny) para um público exclusivamente feminino.
Estatístico Líder
Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI)
2013 — 2014
  • Avaliou o impacto de políticas públicas no desenvolvimento industrial brasileiro por meio de simulação e métodos quase-experimentais (diferenças-em-diferenças, pareamento por escore de propensão), apresentando resultados ao Ministro da Indústria.
  • Liderou a coleta e análise de dados socioeconômicos que embasaram recomendações de políticas; contribuiu para a ferramenta web “The Competitiveness Decoder”.
Professor
Universidade de Brasília
2012 — 2014
  • Ensinou modelagem estatística a alunos de graduação de áreas não-STEM, aprimorando habilidades práticas de análise de dados por meio de métodos interdisciplinares baseados em projetos.
Consultor Estatístico
IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada)
2009 — 2013
  • Desenhou e executou estudos com métodos estatísticos e econométricos avançados para avaliar políticas industriais brasileiras, produzindo recomendações estratégicas.
  • Construiu pipelines de extração e gestão de dados, incluindo web scraping de dados de patentes e algoritmos de pareamento fonético para integração de bases.
  • Assessorou pesquisadores sêniores em metodologia estatística ao longo do ciclo de pesquisa.