Um laboratório pequeno, com método muito claro
A Quartzo existe para ajudar equipes a descobrir, de forma estruturada, onde machine learning faz sentido para o negócio delas.
← Voltar ao InícioDe onde veio a Quartzo
A Quartzo nasceu de uma constatação simples: muitas equipes sabiam que machine learning poderia ajudá-las, mas não tinham como testar a ideia sem comprometer recursos de um projeto de longo prazo.
Fundada em 2022, em Brasília, a empresa surgiu para preencher esse espaço — oferecendo engajamentos pontuais e bem delimitados, com entregáveis que a equipe pode avaliar antes de decidir qualquer coisa maior.
O nome Quartzo remete à precisão mineral: algo formado por processos cuidadosos, com estrutura interna bem definida. Essa imagem orienta nossa forma de trabalhar.
O que orienta nosso trabalho
Clareza antes de código
Cada projeto começa com uma pergunta bem formulada. Não escrevemos uma linha de código enquanto o problema não está entendido.
Documentação como produto
O relatório final é tão importante quanto o protótipo. A equipe precisa poder trabalhar com o material independentemente de nós.
Honestidade sobre limites
Quando um modelo não performa bem o suficiente, dizemos isso com clareza — e explicamos o que pode ser feito a respeito.
Escopo que não escorrega
Trabalhamos dentro do que foi combinado. Se o escopo mudar, conversamos antes de ajustar o trabalho.
Quem faz o trabalho
Um time pequeno e multidisciplinar, com perfis que cobrem dados, modelagem e comunicação com stakeholders.
Rafael Câmara
Fundador & ML Lead
Atua com modelagem preditiva e classificação de texto há mais de sete anos, com foco em projetos de escopo bem definido para equipes de produto.
Luana Andrade
Engenheira de Dados
Responsável pela preparação, estruturação e validação dos conjuntos de dados que alimentam cada protótipo. Garante que o que entra no modelo faz sentido.
Marcos Neves
Analista de Avaliação
Conduz os testes de performance e redige os relatórios técnicos. Especializado em tornar resultados de ML compreensíveis para tomadores de decisão.
Como mantemos a qualidade
Cada engajamento segue protocolos definidos — não para criar burocracia, mas para que nada passe despercebido.
Proteção de Dados
Os dados do cliente são tratados apenas no escopo do projeto e removidos ao término conforme contrato. Nenhum dado é compartilhado com terceiros.
Validação Cruzada
Todo modelo passa por validação estruturada antes da entrega. Métricas de avaliação são escolhidas em função do problema, não por conveniência.
Escopo Documentado
Antes de começar qualquer trabalho, o escopo é definido e acordado por escrito. Mudanças são discutidas — não absorvidas silenciosamente.
Revisão por Pares
Relatórios e protótipos passam por revisão interna antes de serem entregues. Pelo menos dois membros da equipe avaliam o trabalho.
Confidencialidade
Acordos de confidencialidade são padrão em todos os engajamentos. O trabalho realizado para um cliente nunca é mencionado a outro.
Comunicação Regular
Atualizações de progresso são compartilhadas ao longo do projeto. O cliente não espera até o final para saber como as coisas estão indo.
Expertise em aprendizado de máquina para equipes operacionais
A Quartzo atende empresas e equipes de produto que precisam de respostas concretas sobre machine learning — não de consultoria aberta ou soluções de prateleira. Trabalhamos principalmente com dados estruturados: tabelas, logs, históricos de transações, registros de atendimento. São esses os tipos de dados que a maioria das empresas tem disponível e sobre os quais ainda não extraiu valor.
Nossa abordagem é deliberadamente estreita: nenhum projeto tenta resolver tudo de uma vez. Cada engajamento parte de uma pergunta específica, usa os dados que existem e produz um resultado que pode ser avaliado antes de qualquer decisão maior. Isso reduz o risco de investimento e acelera o aprendizado da equipe.
Baseados em Brasília, atendemos organizações em todo o Brasil — especialmente equipes de tecnologia, operações e produto que estão começando a mapear onde modelos de ML podem contribuir de forma prática.
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Entre em contato — conversamos sobre o seu contexto sem compromisso e sem jargão técnico desnecessário.
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