é uma start-up fundada em 2017 por 3 sócios com anos de experiência no mercado de Machine Learning e Inteligência Artificial, tendo atuado em grandes empresas brasileiras dos mais diferentes setores. 

Cultura

  • Autonomia: Sempre com responsabilidade, incentivamos a cultura do feedback.

  • Colaboração: Apoiamos a transparência e contato entre todos.

  • Comprometimento: Incentivamos a solução de problemas de forma rápida e simples, não terceirizamos a responsabilidade.

  • Humildade e Excelência: Apresentar as soluções de maneira simples e acessíveis.

  • Anti-frágil: Somos capazes de sair melhores após erros e/ou problemas ocorridos.

  • Desafios: Somos persistentes e gostamos de desafios, entregando sempre de forma sustentável e gerando valor real para nossos clientes.

Propósito

  • Inspirar decisões com respostas simples e acessíveis para questões complexas.

Nossos Diferenciais

Time de mestres e doutores especialistas em Crédito, Fraude, Cobrança, Propensão, Churn.

Utilizamos nossos produtos internos e as mais avançadas tecnologias de Big Data.

Automatização e escalabilidade dos processos de modelagem e monitoramento em tempo real.

Custo-benefício.

Seguimos as orientações da Lei Geral de Proteção de Dados.

Facilidade de uso. Agora todos podem criar modelos preditivos.

Nossos Fundadores

Jhonata Emerick

Graduado em Engenharia Aeronáutica pela Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo – USP. Mestre em finanças quantitativas pela FGV e atualmente prepara-se para defender sua tese de doutorado na Poli-USP em Machine Learning com foco em imagens médicas. Autor do livro “Econometria com Eviews – Guia Essencial de conceitos e aplicações”.

Professor de Machine Learning na Fundação Instituto de Administração lecionando nos cursos de MBA e pós graduação em Data Mining e Big Data. Começou a carreira na Embraer fazendo modelagem de fenômenos aerodinâmicos e depois migrou para o mercado financeiro. Foi analista da Rio Bravo investimentos e do grupo Ambipar, além de Data Scientist no itaú. No Itaú desenvolveu modelos preditivos com foco em crédito, fraude e seguros.

Em outubro de 2014 fundou uma startup de logística urbana chamada 99motos que, em 2016 se fundiu com o Rapiddo e foi vendida ao IFood em setembro de 2018. É co-fundador de duas startups com foco em Machine Learning: DataRisk (área de risco) e RadSquare (área médica).

Carlos Relvas

Tem graduação e mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo e doutorando do departamento de Ciência da Computação da Universidade de São Paulo. Trabalhou 5 anos no Banco Itaú em áreas de Pesquisa e Desenvolvimento com Machine Learning e Modelos Estatísticos e participou do primeiro projeto de Big Data do Banco. Também passou pelo Nubank, onde por mais de 4 anos atuou como Lead Data Scientist ajudando na construção da área de crédito, através do desenvolvimento das primeiras versões dos modelos de aprovação. Leciona aulas de Machine Learning na FIA desde 2015 para os cursos de extensão, pós graduação e MBA do LabData.

Gustavo Bernardo

Mestre em matemática aplicada pela USP e com passagens pelo Itaú e Neoway, atua há mais de 10 anos com Ciência de Dados. Trabalha com diversas técnicas estatísticas e matemáticas, ferramentas e linguagens como python, R, hadoop, spark, etc, além de banco de dados relacionais e não relacionais. Atualmente é o responsável pela área de tecnologia da Datarisk.

Quais são as startups mais promissoras para os próximos anos.

O que fazemos

A Datarisk desenvolve produtos e soluções utilizando algoritmos avançados de Inteligência Artificial e Machine Learning. Dentre eles, podemos destacar:

  • Plataforma de modelagem preditiva [autoML]

  • OCR’s [documentos, balanços, imposto de renda]

  • Consultoria para entender e resolver problemas construindo soluções personalizadas

  • Soluções Antifraude

  • Automatização Cadastral de Produtos