Sobre o serviço
TraduzidoEu construo sistemas de aprendizado de máquina gráfico para tarefas onde o sinal reside nas conexões, não em linhas individuais de tabela. Quando seus usuários, contas, dispositivos, pagamentos ou produtos formam uma rede densa de relacionamentos, uma tabela plana descarta o sinal mais valioso — quem se conecta com quem. Eu projeto e treino redes neurais gráficas que leem essas conexões diretamente, para que o modelo raciocine sobre os arredores de um nó e os caminhos entre os nós, em vez de fingir que cada registro existe sozinho.
Eu gerencio todo o pipeline de ponta a ponta. Começo construindo o grafo: transformando logs brutos, transações e catálogos em nós limpos e arestas tipadas, decidindo o que uma conexão realmente significa e como ponderá-la. Em seguida, monto modelos de previsão de nós e arestas, treino embeddings que colocam entidades semelhantes próximas e escolho uma arquitetura — GraphSAGE, GAT, passagem de mensagens, grafos heterogêneos — adaptada aos seus dados, não a um exemplo de livro didático. Avaliação honesta é tão importante para mim quanto precisão, então configuro divisões sem vazamentos, validação temporal e modelos de referência que mostram honestamente se o grafo agrega valor.
A implantação é parte do trabalho, não um bônus agradável depois. Eu empacoto modelos para pontuação em lote ou inferência online de baixa latência, ajusto a amostragem de vizinhos para grandes grafos e documento tudo para que sua equipe possa re-treinar e expandir o sistema em si. Resultados típicos: motores de recomendação que entendem o contexto mais amplo, detecção de fraudes que captura esquemas inteiros, não apenas infratores individuais, e uma camada de enriquecimento servindo embeddings gráficos para seus modelos existentes. Se você tem dados conectados e a sensação de que a resposta está escondida nas próprias conexões, eu provarei isso e levarei à produção.
Eu gerencio todo o pipeline de ponta a ponta. Começo construindo o grafo: transformando logs brutos, transações e catálogos em nós limpos e arestas tipadas, decidindo o que uma conexão realmente significa e como ponderá-la. Em seguida, monto modelos de previsão de nós e arestas, treino embeddings que colocam entidades semelhantes próximas e escolho uma arquitetura — GraphSAGE, GAT, passagem de mensagens, grafos heterogêneos — adaptada aos seus dados, não a um exemplo de livro didático. Avaliação honesta é tão importante para mim quanto precisão, então configuro divisões sem vazamentos, validação temporal e modelos de referência que mostram honestamente se o grafo agrega valor.
A implantação é parte do trabalho, não um bônus agradável depois. Eu empacoto modelos para pontuação em lote ou inferência online de baixa latência, ajusto a amostragem de vizinhos para grandes grafos e documento tudo para que sua equipe possa re-treinar e expandir o sistema em si. Resultados típicos: motores de recomendação que entendem o contexto mais amplo, detecção de fraudes que captura esquemas inteiros, não apenas infratores individuais, e uma camada de enriquecimento servindo embeddings gráficos para seus modelos existentes. Se você tem dados conectados e a sensação de que a resposta está escondida nas próprias conexões, eu provarei isso e levarei à produção.
