Sou Engenheiro de Computação (UFERSA) e mestrando em Engenharia Elétrica, com foco em Inteligência Artificial, otimização e sistemas orientados a dados.
Antes da tecnologia, atuei como professor de matemática por mais de 5 anos. Essa experiência fortaleceu minha capacidade de estruturar problemas com clareza e transformar conceitos complexos em soluções práticas.
Hoje atuo na interseção entre Engenharia de Dados e Machine Learning, construindo pipelines ETL, integrando sistemas e desenvolvendo soluções orientadas a dados para problemas reais de negócio.
Tenho experiência prática com Python, SQL e AWS, trabalhando desde a coleta e organização dos dados até a entrega de insights para tomada de decisão.
Atualmente, desenvolvo projetos aplicados e pesquisas na área, incluindo publicação no SBPO 2024 com foco em otimização logística.
Busco oportunidades como Data Engineer ou Machine Learning Engineer, onde eu possa gerar impacto real através de dados, com foco em soluções simples, escaláveis e orientadas a negócio.
📍 Paraíba, Brasil · Disponível para remoto, híbrido ou presencial
🎓 Engenharia de Computação — UFERSA (2022–2026)
🎓 Mestrado em Engenharia Elétrica — UFERSA (2025–2027) · IA, Fuzzy & Visão Computacional
📄 Publicação: SBPO 2024 — Otimização Logística com Metaheurística GRASP
💼 Engenheiro de Dados — AutomateLL · set/2025–presente
Sistemas reais. Problemas reais. Impacto real.
Problema: Coleta manual de dados de APIs climáticas era lenta e propensa a erros
Solução: Pipeline ETL completo — extração via API REST, transformação com Pandas e carga em PostgreSQL, orquestrado com Apache Airflow e containerizado com Docker. Inclui análise exploratória dos dados.
Resultado: Eliminou etapas manuais; dados fluem automaticamente com rastreabilidade total
Python · Apache Airflow · Docker · PostgreSQL · Pandas · Jupyter
Problema: Empresa de laticínios precisava reduzir custos de distribuição em múltiplas rotas — um problema NP-difícil
Solução: Implementação do algoritmo GRASP em Python para o Problema do Caixeiro Viajante, em parceria com UFERSA e UFRN
Resultado: Soluções de alta qualidade geradas em segundos; trabalho publicado no 57° Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (Gramado/RS)
Python · Otimização · Metaheurística · GRASP · Pesquisa Operacional · Publicação Acadêmica
📈 Pipeline de Dados Operacionais — AutomateLL (produção)
Problema: Dados de estoque e financeiro em alto volume precisavam de processamento automatizado e relatórios em tempo real
Solução: Pipeline em Python com relatórios automáticos de margem de lucro, fluxo de caixa e rastreabilidade de estoque — em evolução com integração ESP32 para captura automática de dados via Wi-Fi
Resultado: Eliminou entrada manual de dados; visibilidade em tempo real das operações do negócio
Python · SQL · IoT · ESP32 · Automação · Produção
Problema: Estudantes precisavam de uma alternativa gratuita ao MATLAB para análise de sistemas de controle
Solução: Ferramenta desktop desenvolvida do zero com 4 módulos: estabilidade via Routh-Hurwitz, extração de parâmetros de sistemas de 2ª ordem, LGR interativo com cálculo simbólico (SymPy) e projeto de controladores PID
Resultado: Usada em ambiente acadêmico com resultados 100% consistentes com a teoria clássica. Licença MIT.
Python · NumPy · SciPy · SymPy · Matplotlib · CustomTkinter · Open Source
Problema: Plataforma de quizzes de matemática precisava escalar sem custo de servidor em idle
Solução: Arquitetura 100% serverless na AWS — DynamoDB + Lambda + API Gateway + Cognito + CI/CD automatizado
Resultado: Custo zero em idle; escala automaticamente sob demanda; deploy 100% automatizado
AWS Lambda · DynamoDB · API Gateway · Cognito · S3 · Serverless
Problema: Entender otimização em ML na raiz — sem depender de abstrações de alto nível
Solução: Implementações do zero: Hill Climbing, Simulated Annealing, Algoritmo Genético e Perceptron
Resultado: Base matemática sólida aplicada diretamente a problemas reais de ML e pesquisa operacional
Python · Machine Learning · Algoritmo Genético · Perceptron · Simulated Annealing
| Competência | Detalhe |
|---|---|
| Pipelines de dados | ETL com Airflow, Pandas, PostgreSQL — sistemas em produção |
| Cloud (AWS) | Lambda, EC2, S3, RDS, API Gateway, Route 53, Auto Scaling, SSM |
| ML & otimização | Scikit-learn, metaheurísticas, Lógica Fuzzy, Visão Computacional |
| Bancos de dados | PostgreSQL, MySQL, DynamoDB — modelagem + queries |
| Backend | Java/Spring Boot, APIs REST, microsserviços, Docker, CI/CD |
| Base matemática | 5+ anos ensinando + Eng. Computação + Mestrado em Eng. Elétrica |
| Comunicação técnica | Transforma sistemas complexos em linguagem clara para qualquer audiência |
Data & ML
Data Engineering
Cloud (AWS)
Backend & DevOps
Vamos construir algo juntos?
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