Gestão da carteira
Desenvolvi do zero o gerenciador de carteira de crédito, abrangendo interface, backend, dados e infraestrutura. A stack incluía React, Elixir, Python, PostgreSQL e AWS.
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Dados e crédito · Experiência profissional
Bom.Capital: da proposta de crédito à resposta em menos de 2 horas
Na Bom.Capital, fintech de microcrédito digital, atuei primeiro no desenvolvimento full stack e depois como cientista de dados. Como primeiro profissional de dados da empresa, construí a solução de ML para análise e aprovação de crédito.
- Minha atuação
- Desenvolvimento full stack e ciência de dados
- O projeto
- Carteira de crédito e análise de propostas
- A evidência
- Relato meu · sem publicação externa
O tempo até a resposta fazia parte do problema
Segundo meu relato profissional, o processo entre a proposta e a resposta ao cliente levava, em média, 48 horas. Trabalhei na base de software da operação e, depois, na solução de Machine Learning aplicada à análise de crédito.
São duas frentes que se complementam: um sistema para gerir a carteira e uma camada de dados para apoiar o processo de análise. O ganho relatado se refere ao tempo do processo, não à rentabilidade ou à qualidade de crédito da carteira.
Minha participação
Duas frentes, da aplicação ao modelo
Construção da solução de ML
Como primeiro profissional de dados da empresa, construí a solução para análise e aprovação de crédito, conectando o trabalho de dados ao processo do negócio.
Trabalho com outras equipes
Participei do início do modelo de credit scoring e da comunicação com times e empresas externas, aproximando desenvolvimento e necessidades da operação.
O recorte do processo acompanhado
Proposta recebida
Início do intervalo descrito no relato.
Análise de crédito
Etapa apoiada pela solução de Machine Learning.
Resposta ao cliente
Fim do intervalo usado na comparação.
Esquema explicativo do processo; não é uma reprodução de telas ou regras de decisão da empresa.
O resultado
De 48 horas, em média, para menos de 2 horas
O trabalho conectou software e Machine Learning à análise de crédito. No processo que acompanhei, a resposta ao cliente passou de uma média de 48 horas para menos de 2 horas.
Horas por processo. Escala de 0 a 48 h.
Tempo entre proposta e resposta
- Antes · média
- 48 h
- Depois · relatado
- < 2 h
A barra tracejada marca o limite de 2 h. O valor relatado está abaixo dele; não há uma duração exata disponível.
Fonte: relato de Henrique Pett, sem publicação externa. “Menos de 2 horas” é um limite superior; a barra não representa uma duração exata.
O que levo dessa experiência
Uma solução de dados precisa fazer parte do processo que a equipe realmente executa. Trabalhar tanto no sistema de carteira quanto na análise de crédito me deu experiência em conectar interface, regras, dados e Machine Learning a uma necessidade operacional concreta.
Fontes e contexto
Fonte: meu histórico profissional na Bom.Capital. Gráfico elaborado para este case com os valores do relato; não representa uma auditoria independente. Experiência anterior ao studio.
Case preparado em 14 de outubro de 2026.
Sua equipe espera demais por uma análise ou aprovação?
Podemos mapear o fluxo, identificar onde o trabalho acumula e definir uma entrega que dê para verificar.