deepblue · consultoria · 2026
Aceitando novos projetos para o segundo semestre

Dados, software e estratégia.

Consultoria boutique para empresas que levam dados a sério. Do diagnóstico ao código em produção, com método claro, time enxuto e entregas que se sustentam no tempo.

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A consultoria

Pequena por escolha,
séria por princípio.

A deepblue não promete transformação digital. Promete clareza, código bem feito e decisões que se sustentam.

Trabalho em times pequenos e focados, com um sênior dedicado em cada frente. Sem revenda de promessa, sem deck de 80 slides, sem terceirização de pensamento.

Cada projeto começa com a pergunta certa, não com o modelo mais sofisticado que apareceu no LinkedIn naquele mês. O que entrego é o que sustenta operação no dia seguinte.

Cinco anos de trabalho contínuo, dez+ projetos em produção, $15M+ em receita estimada para clientes, 100% remoto, fuso flexível, async-first.

Como trabalho
  1. 01

    Diagnóstico antes de solução.

    Entendo o problema, o time e o contexto antes de propor uma única linha de código. Mais escuta, menos achismo.

  2. 02

    Trabalho artesanal, em escala.

    Cada entrega tem nome, autor e revisão. Mesmo quando o destino é produção crítica e milhões de linhas.

  3. 03

    Mensurável ou não conta.

    Toda entrega vem com critério de sucesso definido antes, não na sala de apresentação no final.

Manifesto · Como trabalhamos
  • 01 Pergunta antes de modelo.
  • 02 Código que cabe na cabeça.
  • 03 Dados como matéria-prima, não destino.
  • 04 Mensurável ou não conta.
  • 05 O cliente sai mais autônomo, não mais dependente.
Frentes de trabalho

Como podemos
ajudar.

Quatro frentes combinadas conforme o problema, nunca como pacote pronto.

01.

Dados & Analytics.

Diagnóstico, análise exploratória, modelagem estatística e dashboards que viram base para decisão, não apenas para reunião. Da pergunta de negócio até o número confiável, com rastro reprodutível.

Stack frequente Python · R · Power BI · Econometria · Forecasting

02.

Engenharia de dados.

Pipelines confiáveis, data lakes, ETL/ELT e infra de dados na nuvem. A fundação que sustenta tudo o que vem depois.

Stack frequente GCP · AWS · SQL · Spark · Airflow

03.

Software sob medida.

Aplicações web, APIs, integrações e sistemas internos que resolvem problemas reais e crescem com o negócio.

Stack frequente React · Next.js · Node · APIs · Cloud

04.

Modelagem & automação.

Modelos preditivos, classificação, NLP e automações, usados quando fazem sentido para o problema, com critério, mensuração e camada de monitoramento em produção.

Stack frequente Machine Learning · NLP · LLMs · Forecasting · MLOps

Trabalho selecionado

Onde dados
viraram resultado.

Uma amostra de projetos. Passe o mouse sobre cada linha para ver um vislumbre.

  • 01

    Programa de fidelidade com clusterização

    Segmentação não-supervisionada de clientes para um programa de fidelidade, com potencial estimado de $15M em receita anual incremental.

    Machine Learning · 2024
    PythonSklearnPandas
  • 02

    Análise imobiliária para compra e revenda

    Identificação de imóveis abaixo do preço de mercado e definição do preço ideal de revenda via análise exploratória avançada.

    Data Science · 2024
    PythonSeabornEDA
  • 03

    Banco de dados para marketing bancário

    Arquitetura de banco de dados com pipelines de importação, limpeza e tratamento — alimentando campanhas de marketing em escala.

    Engenharia de Dados · 2023
    PythonGCPSQL
  • 04

    Plataforma de agendamentos

    Sistema automatizado para organização de treinamentos técnicos, com integração completa ao Google Calendar.

    Web App · 2025
    ReactNode.jsCalendar API
  • 05

    Dashboard de BI conversacional

    Plataforma de Business Intelligence com camada conversacional para consultar dados em linguagem natural — KPIs, métricas e análise avançada num só lugar.

    Data Analytics · 2025
    Next.jsReactTailwind
  • 06

    Sistema de gestão RH

    Aplicação dedicada à gestão de Recursos Humanos — acompanhamento de perfis de colaboradores e organização de equipes.

    Web App · 2025
    ReactTailwindFrontend
Quem está por trás

O time é enxuto,
o foco é no problema.

Matheus M. Mendez

Fundador · Dados & Software
“

Escolho a ferramenta pelo problema,
não pelo currículo.

Formação
Economia Universidade Federal da Integração Latino-Americana · UNILA
MBA · Data Science & Analytics Universidade de São Paulo · USP
Prática

5+ anos em Business Intelligence, engenharia de dados, modelagem estatística e desenvolvimento de software em produção.

Trabalho com empresas que querem dados como vantagem real — não como decoração de relatório. Diagnóstico antes de solução, código que cabe na cabeça, mensurável ou não conta.

Stack frequente
  • LinguagensPython · R · SQL
  • CloudGCP · AWS · Docker
  • ML & StatsMachine Learning · Econometria
  • WebReact · Next.js · Tailwind
  • BIPower BI · Streamlit · Looker

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Formulário · 01

P.S. prefiro problemas concretos a briefings vagos — quanto mais específico, melhor.