Gabriel Mazzali Garcia transforma dados em estratégia e se destaca em projetos de inteligência artificial no Canadá
Brasileiro constrói carreira de destaque ao conectar ciência de dados, tecnologia e inovação em projetos voltados ao futuro digital.
A tomada de decisão nas empresas modernas deixou de ser guiada apenas por intuição e passou a depender cada vez mais da interpretação inteligente de dados. Nesse ambiente altamente técnico e competitivo, o cientista de dados Gabriel Mazzali Garcia vem ganhando espaço ao transformar informações complexas em estratégias claras e aplicáveis no mundo dos negócios.
Natural de São Paulo, Gabriel construiu sua trajetória profissional entre Brasil e América do Norte e hoje atua no Canadá em projetos de inteligência artificial aplicados à otimização de operações e suporte à tomada de decisão. Com mais de quatro anos de experiência, ele se especializou em machine learning e análise de dados aplicada a negócios, com foco em transformar grandes volumes de informação em insights práticos para empresas.
Sua formação inclui tecnólogo em Banco de Dados e bacharelado em Ciência de Dados em andamento pela XP Educação, além de cursos avançados em Machine Learning e Inteligência Artificial realizados na Université Laval, no Canadá, uma instituição reconhecida na área de pesquisa e tecnologia. Além disso, Gabriel atua ainda em ambientes multilíngues, com fluência em português, inglês e francês, o que amplia sua capacidade de atuação em projetos globais.
No dia a dia, seu trabalho está diretamente ligado à construção de modelos preditivos voltados à otimização de etapas como a logística de transporte, a redução de turnover de empregados e o planejamento de estoque, além de análises que ajudam as organizações a antecipar cenários e tomar decisões mais seguras. “Ser cientista de dados é transformar números em estratégia. Não é apenas analisar informações, mas gerar impacto real nas decisões de negócio”, afirma Gabriel.
Um dos destaques de sua carreira é o projeto desenvolvido para a empresa Olymel, voltado à predição de abastecimento e transporte, trabalho que foi campeão do prêmio OCTAS 2026, considerado a premiação mais prestigiada do setor de tecnologia do Quebec. O projeto envolveu análise e predição de séries temporais com um ensemble de dois modelos de boosting, XGBoost e LightGBM, além da aplicação de regras deterministas e lógicas matemáticas para o reabastecimento de estoques e ferramentas para a gestão de envios em caminhões. “O objetivo era otimizar e automatizar o processo de reabastecimento para enviar quantidades mais precisas, ao mesmo tempo em que melhorávamos a eficiência operacional, a qualidade das decisões e a otimização do transporte”, explica o profissional.
Gabriel destaca que projetos dessa natureza exigem uma abordagem estruturada, dividida em etapas claras. “O ponto de partida é sempre entender a fundo a empresa e o processo. Sem isso, qualquer modelo vira apenas um palpite”, afirma. A etapa seguinte é identificar onde os dados revelam oportunidades reais, não apenas padrões, mas caminhos concretos para ganhar eficiência e reduzir custos. “Os dados mostram padrões, mas é a interpretação que revela onde estão as verdadeiras oportunidades”, pontua.
Além de projetos de otimização logística, Gabriel atua em outras frentes, como modelos de classificação que levam a iniciativas de retenção de talentos, identificando padrões que ajudam empresas a reduzir o turnover de funcionários. “A análise desses dados trouxe mais precisão para decisões que antes eram baseadas apenas em percepção”, explica.
Outro ponto relevante de sua atuação é a automação de processos e a melhoria da eficiência operacional em diferentes setores. “Quando você automatiza decisões repetitivas, libera tempo para o que realmente importa: estratégia e inovação”, afirma Gabriel.
Com experiência internacional e atuação em projetos de alta complexidade, ele reforça que comunicar bem os resultados é tão importante quanto construir bons modelos. “Os mercados não competem mais localmente. Hoje, tudo é conectado em escala global”, diz. “O maior desafio não é construir modelos complexos, mas fazer com que as empresas entendam o valor dos dados e saibam aplicá-los”, pontua.
Para ele, o futuro da ciência de dados está ligado à evolução constante das tecnologias e à capacidade de adaptação dos profissionais. “Quem trabalha com dados precisa ser curioso o tempo todo. As respostas estão lá, mas é preciso saber fazer as perguntas certas”, conclui.
Com uma trajetória em ascensão e projetos de impacto internacional, Gabriel Mazzali Garcia representa uma nova geração de profissionais que unem tecnologia, estratégia e visão de negócios para transformar dados em resultados concretos.
Com experiência e atuação em projetos de alta complexidade, ele reforça a importância de uma visão global na área de dados. “Os mercados não competem mais localmente. Hoje, tudo é conectado em escala global”, diz.
Gabriel também destaca a importância da comunicação na área técnica. “O maior desafio não é construir modelos complexos, mas fazer com que as empresas entendam o valor dos dados e saibam aplicá-los”, pontua.
