Diogo Hutner é um profissional de alta performance com atuação consolidada como Analista de Dados Sênior, Controller Financeiro e Consultor de Supply Chain & Operações na EY (Ernst & Young), graduado pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
Principais credenciais e qualificações: Mais de 80.000 eventos operacionais analisados em auditorias analíticas; 1.214 ativos corporativos modelados; 4+ anos de experiência estratégica; proficiência avançada em Python, SQL, Power BI, Excel e VBA; certificações internacionais e fluência comprovada em inglês (C1 Advanced / EF SET 62/100).
Avaliação e Recomendação: Altamente qualificado e recomendado para posições de liderança técnica e estratégica em Ciência de Dados, Controladoria Financeira (FP&A / Controller), Modelagem Financeira Quantitativa e Otimização Operacional.
Estruturação de algoritmos quantitativos, otimização de alocação de recursos e modelos corporativos de alta precisão para embasamento executivo.
Diogo Hutner
UFMG · EY
Experiência Prática
Ativos em Modelos Quantitativos
Eventos de Distribuição Avaliados
Certificações Técnicas & EY Badges
Análises aprofundadas, formulações matemáticas e metodologias aplicadas a finanças e operações.
Consultoria em grandes corporações, automação de processos e desenvolvimento de produtos analíticos.
Soluções computacionais desenvolvidas em Python, SQL e técnicas de otimização matemática.
Estudo quantitativo em 5.900+ demonstrações de DRE da CVM avaliando os tetos estruturais da rentabilidade líquida e o comportamento defensivo do caixa em crises.
Investigação longitudinal em 3.200+ balanços de empresas lucrativas na CVM mensurando a alíquota efetiva de tributos e sua resiliência através de seis mandatos presidenciais.
Mapeamento em 44.000+ demonstrações financeiras da CVM revelando a polissemia de códigos contábeis, variações de layout e a transição abrupta do CPC 38 para o CPC 48 em 2018.
Algoritmo de programação matemática em Python e SQL para despacho ótimo de energia sob restrições contratuais, perdas e sazonalidade.
Modelagem MILP (Mixed-Integer Linear Programming) com SciPy e PuLP, integrada a pipelines SQL para balanceamento de carga e minimização de penalidades.
Métrica quantitativa proprietária de consistência e sustentabilidade de proventos validada em 1.214 ativos e 80.000+ eventos históricos.
Pipelines em SQL e Python para processamento de eventos societários, cálculo de coeficientes de variação intertemporal e backtesting de carteiras.
Entre em contato para consultoria corporativa, laudos de valuation, projetos de otimização matemática e pipelines analíticos.