Sobre Diogo Hutner
Profissional com sólida formação em Controladoria e Finanças pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e especialização em andamento em Ciência de Dados pelo Departamento de Ciência da Computação (DCC/UFMG). Com mais de 4 anos de experiência prática, atua na interseção entre finanças corporativas, algoritmos quantitativos e consultoria de operações.
Possui histórico comprovado de concepção e implementação de modelos complexos a partir do zero: desenvolvimento de métrica proprietária de dividendos aplicada a 1.214 ativos e mais de 80.000 eventos de distribuição em seu trabalho de graduação; criação de algoritmos de valuation automatizado para micro e pequenas empresas na BuyCo; e modelagem de algoritmos de otimização para alocação de energia e pedidos industriais na AZ Power e EY.
Domínio avançado em Excel/VBA, proficiência em Python e SQL para pipelines de dados financeiros e operacionais, e sólida fundamentação em estrutura de capital, fluxo de caixa descontado, análise de cenários e governança de dados corporativos. Fluência em inglês com certificação C1 (EF SET 62/100).
Princípios de Atuação
Fundamentos que orientam a construção de modelos, relacionamento com clientes e governança de dados.
Rigor Técnico e Metodológico
Modelos construídos sobre formulações matemáticas sólidas, premissas explícitas e validação empírica minuciosa.
Orientação a Resultados Corporativos
Tecnologia e dados aplicados diretamente na redução de custos operacionais, aumento de liquidez e clareza executiva.
Auditabilidade e Governança
Códigos e modelos estruturados para fácil entendimento, governança de premissas e revisões por auditores e comitês.
Inovação Quantitativa Contínua
Evolução constante em machine learning, pesquisa operacional e engenharia de inteligência artificial aplicada aos negócios.
Visão Profissional
“A tomada de decisão estratégica em ambientes corporativos modernos exige a convergência entre rigor contábil-financeiro, capacidade computacional escalável e visão de processos de ponta a ponta. A modelagem orientada a dados não substitui a governança executiva, mas fornece a clareza analítica indispensável para maximizar o retorno sobre o capital investido.”