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Portfólio Profissional · 2026

Muriel Mazzetto

Engenheiro de Computação · Mestre em Engenharia Elétrica · Consultor e Cofundador

+10 anos transformando o estado da arte em IA em soluções aplicadas para produto e operação

Consultoria em IA P&D Raziel Labs
murielmazzetto.cloud +55 46 99940-5838 linkedin.com/in/muriel-mazzetto-1b522a126 @muriel.mazzetto
Muriel Mazzetto
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Quem Sou

De pesquisador a consultor: IA do laboratório à operação

Sou o Muriel Mazzetto, Engenheiro de Computação e Mestre em Engenharia Elétrica. Há mais de 10 anos transformo o estado da arte em IA em soluções aplicadas para produto e operação, da indústria ao software.

Atuei com visão computacional e análise de sensores em ambientes industriais, liderei o Hub de IA do SENAI/PR e formei equipes em IA aplicada.

Hoje atuo como consultor em IA para empresas que querem estruturar, aplicar e escalar inteligência artificial, e como cofundador da Raziel Labs, startup de IA incubada em Pato Branco.

IA Aplicada Visão Computacional GenAI MLOps
Artigos científicos publicados
IEEE Xplore e AAAI
Liderança de times de P&D e desenvolvimento
Hub de IA SENAI, Grupo Akiyama e projetos de consultoria
Participação em patente de biometria neonatal
INPI 102023004966 · Identificação de recém-nascidos
Experiência em múltiplos setores de aplicação
Indústria, fintech, agronegócio, saúde, jurídico e marketing
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Trajetória

12+ anos construindo IA aplicada

2012
UTFPR
Engenharia
Comp. + P&D
2016
Mestrado
+ Docência
UTFPR Elétrica
2018
Renault
P&D
IA Industrial
2019
SENAI
Hub IA
Liderança IA
2021
SellersFi &
QualityStorm
Produto & Dados
2022
Grupo
Akiyama
P&D Biometria
2023
SellersFi
Automação
IA Financeira
2026
Consultoria
+ Raziel Labs
Startup & IA
Academia & Base
4 anos em pesquisa aplicada, IA e sistemas complexos
Indústria & Liderança
3 anos em P&D industrial e liderança executiva de IA
Produto & Dados
4 anos em produto SaaS, fintech e biometria
Consultoria
IA aplicada + Raziel Labs para indústria e SaaS B2B
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2012 – 2016 · Base Técnica
2012 – 2016

UTFPR: Engenharia da Computação & Pesquisa em IA

  • Formação em Engenharia da Computação (UTFPR, Pato Branco) com foco em pesquisa aplicada
  • Projeto de automação para Redes Elétricas Self-healing com Aprendizado por Reforço
  • Decisão técnica por meta-heurísticas (PSO e Algoritmos Genéticos) para recomposição eficiente
  • TCC publicado no repositório UTFPR, início da carreira em modelagem de sistemas complexos
Aprendizado por Reforço Meta-heurísticas Redes Elétricas
TCC: Repositório UTFPR
Inteligência computacional para sistemas self-healing em redes elétricas
Recomposição automática de falhas usando PSO e Algoritmos Genéticos para otimização de rotas e minimização de perdas.
repositorio.utfpr.edu.br ↗
Formação
Engenharia da Computação
UTFPR, Pato Branco · 2012–2016
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2016 – 2018 · Mestrado & Docência
2016 – 2018

UTFPR: Mestre em Engenharia Elétrica & Professor Substituto

  • Mestrado em Engenharia Elétrica (UTFPR) com pesquisa em modelagem de autômatos e grafos para ML
  • Professor substituto em Engenharia de Software: Algoritmos, Estrutura de Dados e Matemática Discreta
  • Desenvolvimento de didática inclusiva: adaptação de material para aluna com deficiência visual
  • Artigo publicado no IEEE Xplore: modelagem e controle de sistemas a eventos discretos
Autômatos Teoria dos Grafos Docência IEEE
IEEE Xplore · Publicação
Combining Advantages from Parameters in Modeling and Control of Discrete Event Systems
Pesquisa em sistemas a eventos discretos com contribuição para modelagem e controle via autômatos paramétricos.
ieeexplore.ieee.org ↗
Titulação
Mestre em Engenharia Elétrica
UTFPR · 2016–2018
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2018 – 2019 · Pesquisa Industrial
2018 – 2019

Renault: P&D em IA para Linha de Produção

Fábricas CMO e CVP, São José dos Pinhais, PR
  • Pesquisa de estado-da-arte e 3 abordagens de visão computacional para inspeção de qualidade (cabeçotes)
  • MVP em célula robotizada de inspeção final com wGANs, mesmo tempo de ciclo após integração
  • Apresentação no Technocentre Renault, Guyancourt, França
  • Contratação pela Renault após resultados excepcionais em 1 ano de pesquisa
Visão Computacional GANs / wGANs Inspeção Industrial
arXiv: Paper
Deep Learning for Visual Inspection in Automotive Production Lines
arxiv.org ↗
Dissertação UTFPR
Detecção de componentes em linha de montagem automotiva com visão computacional
repositorio.utfpr.edu.br ↗
Resultado Chave
Contratação como pesquisador após apenas 1 ano de projeto: reconhecimento de impacto excepcional.
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2019 – 2021 · Liderança em IA
2019 – 2021

SENAI/PR · Hub de IA & Residência em IA

Consultor em P&D e Liderança Executiva do Hub de IA: 1ª Residência em IA do Brasil
  • 3 turmas, 12 a 15 empresas por turma com 4 provas de conceito cada
  • Ponte entre patrocinadores e equipes técnicas: priorização, critérios de sucesso, comunicação executiva
  • Mentorias em saúde, finanças, marketing, agronegócio e indústria
  • Artigo AAAI: Designing a Hybrid AI Residency Program
AAAI: Publicação
Designing a Hybrid AI Residency Program for Industry Innovation
ojs.aaai.org ↗
Empresas Atendidas
Sicoob Unimed Votorantim Bosch Cocamar Boticário Veltec / Trimble Rumo + 30 empresas
3
turmas completas
100+
projetos realizados
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2021 – 2022 · Produto e Dados
2021 – 2022

QualityStorm & SellersFi: IA em Inspeção e Fintech

QualityStorm
Inspeção de Qualidade com IA

Pipeline completo de inspeção de qualidade de soldas com imagens de celular: rotulagem, treinamento, publicação e inferência em produção.

Infraestrutura open source + middlewares de integração com sistemas existentes.

Visão Computacional Open Source MLOps
SellersFi
Fintech · Marketplace Finance (EUA)

Pipelines de ETL e dashboards executivos para gestão de portfólio e decisões de produto.

Dados de vendas Amazon/Shopify e histórico de crédito para análise de risco e tomada de decisão.

ETL Amazon Shopify Crédito
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2022 – 2023 · Gestão de P&D
2022 – 2023

Grupo Akiyama: Hardware, Software e IA para Biometria

  • Gerente de P&D no Grupo Akiyama (Openbio & InfantId)
  • Novo sensor óptico de impressão digital para crianças 0–8 anos: hardware + software/SDKs + IA embarcada
  • Patente Nacional (INPI 102023004966): coleta e identificação biométrica de recém-nascidos
  • Parceria de pesquisa UTFPR + Prefeitura + Maternidade São Lucas para base de dados neonatal
  • Evolução de sistemas para segurança pública e detecção de fraudes documentais (scanners)
IA Embarcada Biometria Hardware P&D Gestão
Patente Nacional: INPI
INPI 102023004966
Processo e Sistema de Coleta e Identificação de Crianças e Recém-Nascidos
Tecnologia pioneira para identificação biométrica neonatal com sensor óptico adaptado para pele de recém-nascidos.
Parceiros de Pesquisa
UTFPR Prefeitura PB Mat. São Lucas
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2023 – 2025 · Automação Financeira
2023 – 2025

SellersFi: Automação de Análise de Crédito com IA

Fintech americana focada em financiamento para sellers de marketplaces (Amazon, Shopify)
Classificação de Transações

IA + Open Banking (Plaid) para categorizar automaticamente e sinalizar risco em transações financeiras de sellers.

Plaid API NLP Risk Scoring
Automação de Crédito

Modelos estatísticos e ML para priorização de clientes e ranking de ofertas de crédito personalizadas por perfil.

Credit Scoring ML
Relatórios Executivos

Métricas com rastreabilidade para decisões de produto e gestão de portfolio com granularidade por segmento e canal.

Analytics BI
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IA Aplicada

Programas de Consultoria

Ponto de Entrada
Diagnóstico Setorial

Para empresas que querem entender onde e como aplicar IA sem desperdiçar recursos.

  • Diagnóstico inicial do setor
  • Mapa de oportunidades de uso de IA
  • Orientação prática sobre ferramentas
  • Roadmap priorizado de aplicações
Prazo: ~2 semanas
Programa Completo
Programa Corporativo

Para equipes que precisam desenvolver capacidade interna em IA com apoio consultivo.

  • Treinamento prático para o time
  • Diagnóstico de dois setores
  • Roadmap priorizado por setor
  • Recomendações estratégicas
Treinamentos + ciclos de consultoria
Transformação Completa
Imersão Estratégica Premium

Para empresas que buscam transformação real e sustentável com IA, da estratégia à aplicação.

  • Trilha de treinamento em IA aplicada
  • Diagnóstico e roadmap por setor
  • Plano de aplicação assistida
  • Indicadores de ROI e relatório final
~2 meses · 4 treinamentos + 4 ciclos
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Como Trabalho

Metodologia de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação

01
Definição do Problema
Reuniões de alinhamento, objetivo, métricas de sucesso e restrições técnicas e de negócio.
02
Dados & Operação
Levantamento de fontes de dados, qualidade, integrações necessárias e mapeamento de riscos.
03
Arquitetura
Requisitos de alto nível, estimativa de custos, integrações de sistemas e segurança dos dados.
04
MVP e Validação
Entrega rápida com integração mínima viável para avaliação no cenário real com usuários finais.
05
Deploy
Sistema em produção com rastreabilidade, observabilidade e documentação operacional completa.
06
Eval Loop
Melhoria contínua baseada em dados reais de uso, desempenho e feedback dos usuários finais.
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2026 – Atual · Startup de IA
Incubada · Pato Branco

Raziel Labs: Startup de IA Aplicada

Fundada e incubada em 2026 na Incubadora Tecnológica de Pato Branco. Uma fábrica de produtos de IA que cobre desde linguagem natural e consulta inteligente até visão computacional e análise de dados, com foco em segurança, governança e retorno mensurável.

Produto Principal
Varejo Consultivo com IA
Raziel Mentor
Assistente de vendas inteligente para varejo consultivo de produtos naturais. Responde dúvidas sobre indicações de uso, correlaciona com estoque e validade, e acumula o conhecimento do catálogo para treinar a equipe de vendas.
Projetos de Consultoria
Casos Realizados
  • Oregon: RAG jurídico e geração automática de minutas para Procuradoria Pública de SC
  • ReachSocial: criação automática de Ads a partir de catálogo e conteúdo UGC
  • Diagnóstico de IA para indústria de papéis (BO Paper)
  • Consultoria em biometria neonatal com parceiro americano (Synolo)
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murielmazzetto.cloud

Vamos conversar?

Se sua empresa quer entender onde IA pode gerar valor, podemos marcar uma conversa inicial para alinhar contexto e próximos passos.

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