Quem somos

Construída para quem quer ML que funciona na prática

A Corvexa nasceu da percepção de que muitas empresas brasileiras têm dados suficientes para modelos úteis, mas carecem de orientação técnica que entende o contexto operacional de cada uma.

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Nossa história

De onde vem a Corvexa

A Corvexa foi fundada em Belo Horizonte por um grupo de engenheiros e cientistas de dados que passaram anos trabalhando em projetos de ML dentro de grandes operações industriais e logísticas. O que víamos com frequência era o mesmo: ferramentas sofisticadas sendo adotadas sem diagnóstico prévio dos dados disponíveis, o que gerava modelos que não resistiam ao contato com a realidade operacional.

A ideia de criar a Corvexa partiu de uma premissa simples — antes de qualquer modelo, o dado precisa ser compreendido dentro do seu contexto. Isso significa entender os sistemas que o geram, as lacunas que existem e os casos de uso onde um modelo preditivo realmente acrescenta algo concreto.

Desde então, construímos uma prática de consultoria focada em três engajamentos progressivos: diagnóstico, piloto e acompanhamento. Cada fase tem escopo definido e entregável claro — porque acreditamos que transparência no escopo é parte da qualidade do serviço.

Missão e valores

O que nos orienta

Clareza de escopo

Cada projeto começa com definição clara do que será entregue, em que prazo e com quais critérios de avaliação.
Rigor técnico

Nenhuma recomendação parte de intuição. Cada conclusão tem base em métricas objetivas e no dado real que a operação produz.
Transferência de conhecimento

Documentamos o que fazemos para que sua equipe possa dar continuidade sem depender de nós indefinidamente.
Confidencialidade

Os dados operacionais dos clientes são tratados com acordo formal de confidencialidade antes do início de qualquer acesso.

Equipe

As pessoas por trás da consultoria

Rafael Oliveira

Sócio-fundador · Engenharia de ML

Rafael passou dez anos em projetos de dados para manufatura antes de fundar a Corvexa. Coordena os diagnósticos e avaliações de prontidão de dados.

Camila Souza

Cientista de Dados Sênior

Especializada em modelos para logística e manutenção preditiva. Camila lidera os pilotos de modelo e as revisões de performance nos engajamentos contínuos.

Lucas Mendes

Engenheiro de Dados

Lucas cuida da preparação e estruturação dos dados em cada projeto. Formado em Ciência da Computação pela UFMG, com foco em pipelines para dados operacionais.

Padrões de trabalho

Como garantimos qualidade em cada projeto

Confidencialidade formal

NDA assinado antes de qualquer acesso a dados. Dados operacionais são usados exclusivamente no escopo definido.

Avaliação por métricas objetivas

Modelos são avaliados com critérios definidos antes do início — sem surpresas na hora da revisão de resultados.

Documentação transferível

Cada entrega inclui documentação técnica legível para engenheiros internos. A transferência de conhecimento é parte do escopo.

Revisão interna de entregas

Todo roteiro e relatório passa por revisão interna antes de ser entregue ao cliente, com foco em clareza e precisão técnica.

Conformidade com LGPD

Processos internos alinhados à Lei Geral de Proteção de Dados. Dados pessoais não são utilizados sem base legal e finalidade definida.

Checkpoints periódicos

Nos engajamentos contínuos, reuniões de revisão garantem que o trabalho permanece alinhado com as prioridades operacionais do cliente.

Nossa área de atuação

Consultoria de ML focada em operações no Brasil

A Corvexa atua no segmento de consultoria de machine learning voltada para empresas com operações físicas — manufatura, logística, manutenção, planejamento de produção. Nosso trabalho começa sempre pelo diagnóstico do dado disponível, porque acreditamos que um modelo bem avaliado parte de dados bem compreendidos.

Atuamos em Belo Horizonte e atendemos clientes em todo o território nacional de forma remota. O perfil dos projetos que desenvolvemos envolve operações que já acumulam dados históricos e querem entender como transformá-los em sinais úteis para decisões do dia a dia.

Nossa metodologia evita prometer resultados específicos que dependem de variáveis fora do controle técnico. Em vez disso, estruturamos cada projeto para que o cliente tenha clareza sobre o que o modelo faz, o que ele não faz e quais métricas indicam que ele está funcionando bem no ambiente operacional real.

Conheça nossa abordagem em uma conversa inicial

Sem agenda prévia de venda. Uma conversa técnica sobre o que você coleta e o que pode ser feito com isso.

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