Tech Lead em IA – Stone | Senior Data Scientist – Stone | Ecoepidemiologista

Marília Melo Favalesso é uma profissional que constrói pontes entre a ciência biológica, a estatística avançada e a inteligência artificial. Com uma trajetória que transita com fluidez entre o mundo acadêmico e a indústria de tecnologia, ela se dedica a transformar dados em decisões estratégicas e inovação com propósito social.

Formação acadêmica e transição de carreira

Possui mestrado e doutorado em Ciências Biológicas, com foco em modelagem e estatística aplicada a problemas ecológicos e epidemiológicos. Essa base científica sólida lhe conferiu uma visão sistêmica e rigor metodológico que hoje aplica no desenvolvimento de soluções de inteligência artificial. Antes de migrar para a indústria tecnológica, fundou uma consultoria em bioestatística, apoiando grupos de pesquisa e instituições na análise de dados e no desenho metodológico de estudos quantitativos.

Atuação profissional

• Fundação CERTI: Atuou como Tech Lead de Inteligência Artificial, liderando projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) desde a concepção de arquiteturas e definição de métricas até a implementação e validação de modelos em ambientes de teste e infraestruturas de clientes, conectando pesquisa aplicada e inovação tecnológica.
• Stone: Ocupa atualmente a posição de Senior Data Scientist, contribuindo para soluções de dados em larga escala.
• Hospital Israelita Albert Einstein: Atuou por mais de três anos como cientista de dados, desenvolvendo e implantando modelos preditivos para aprimorar a qualidade assistencial e otimizar recursos na saúde — experiência que consolidou sua capacidade de traduzir dados em impacto concreto.

Temas de interesse e atuação comunitária

Marília é uma figura ativa na comunidade de tecnologia, participando de eventos como o Latinoware e o The Developers Conference (TDC) . Suas principais frentes de atuação incluem:

• Python e IA: Aplicação prática de programação para inovação tecnológica
• Ética em Dados: Discussões sobre viés e explicabilidade em modelos de dados, especialmente na área da saúde
• Bioestatística: Uso de métodos quantitativos para análise de dados biológicos e epidemiológicos

Movida pela curiosidade e pela busca por soluções tecnicamente sólidas que gerem valor social, Marília acredita no potencial da IA para transformar conhecimento científico em impacto real — e na importância da colaboração e do aprendizado contínuo para construir um futuro mais justo e inovador.

No Latinoware 2026, ela compartilha sua experiência única na interseção entre ciência, saúde, dados e tecnologia aberta, inspirando novas gerações a olhar para a inteligência artificial como ferramenta de transformação social.