// OI, EU SOU
Mais de 10 anos desenvolvendo sistemas com Java, Kotlin, Node.js, React e React Native — hoje aplicando Machine Learning e NLP para criar produtos inteligentes.
// 01. SOBRE MIM
Engenheiro de Software Sênior especializado em full stack, mobile e arquitetura de sistemas escaláveis.
Atuei em projetos de grande porte nos setores público e privado — INDT, ICCT e Prefeitura de Manaus — com foco em Clean Architecture, testes e práticas DevOps. Hoje aplico Inteligência Artificial e NLP para resolver problemas complexos, especialmente em busca semântica, RAG e recuperação de informação.
“Arquitetura limpa, testes e código revisado — com IA onde ela faz diferença.”
// 02. EXPERIÊNCIA
ABR 2023 — ATUAL
INDT — Instituto de Desenvolvimento Tecnológico
JUL 2021 — MAR 2023
ICCT — Instituto CAL-COMP de Tecnologia
AGO 2015 — JUN 2021
Prefeitura de Manaus — SEMEF / SEMAD
// 03. PROJETOS SELECIONADOS
IA aplicada, APIs e arquitetura.
Mais no meu GitHub.
RAG · LANGCHAIN · OLLAMA · SEGURANÇA DE LLM
Chatbot jurídico baseado em RAG que analisa petições iniciais em PDF, sugere melhorias, detecta tentativas de prompt injection (OWASP LLM01) e gera relatórios em Markdown/PDF. Orquestra respostas entre base RAG interna, Ollama local e busca na web.
JAVA 17 · SPRING BOOT · KAFKA · REDIS
Arquitetura hexagonal com PostgreSQL (lock pessimista), Redis (cache-aside), Kafka com DLQ e MongoDB, além de frontends em TypeScript com Angular 19 e Next.js 15.
RAG · WORKERS AI · VECTORIZE · CLOUDFLARE
Chat híbrido em 3 idiomas: respostas prontas, busca local (TF-IDF com correção de digitação) e RAG com embeddings BGE-M3 no Vectorize e geração pelo Qwen3 30B no Workers AI, protegido por Turnstile e limites por IP — tudo em planos gratuitos. Desenvolvido com Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI e OpenAI Codex.
RAG · PROMPT INJECTION · SEGURANÇA DE LLM
Demo local e interativa de prompt injection em perguntas e documentos recuperados: compara um fluxo vulnerável com outro protegido e explica defesas em camadas. Sem inferência de IA ou envio do texto digitado; usa apenas um segredo fictício.
MACHINE LEARNING · SCIKIT-LEARN · DOCKER
Modelo de classificação (Random Forest, XGBoost) com 87% de precisão para o case Passos Mágicos, com API e dashboard de monitoramento de drift. Top 5% no datathon.
DEEP LEARNING · LSTM · TENSORFLOW · FLASK
Rede LSTM que prevê o próximo fechamento de ações com erro médio de 1,1–2,2% (MAPE) em teste fora da amostra, avaliada contra um baseline ingênuo. Pipeline de dados via Yahoo Finance e API REST documentada com Swagger.
RAG · CHROMADB · FASTAPI · STREAMLIT
Aplicação de perguntas e respostas com LangChain, ChromaDB e LLMs (Ollama/Deepseek), com ingestão de documentos, chat via WebSocket e feedback contínuo.
NESTJS · TYPEORM · KAFKA · REDIS
API de produtos com cache em Redis, eventos no Kafka, rate limiting por rota e documentação Swagger, sobre PostgreSQL.
FASTAPI · POSTGRESQL · SCIKIT-LEARN
Sistema de recomendação de filmes baseado em TF-IDF e similaridade de cossenos, com interface web responsiva e banco PostgreSQL.
FACE-API.JS · NODE.JS · SQLITE
Reconhecimento facial em tempo real pela webcam: captura, geração de embeddings e verificação a partir de vetores salvos via API REST.
KOTLIN · JETPACK COMPOSE · RETROFIT
Aplicativo desktop moderno com Jetpack Compose for Desktop, consumindo um backend REST em Kotlin e Spring Boot.
FLUX.1 · LLAMA GUARD · WORKERS AI · TURNSTILE
Demo de texto para imagem com FLUX.1 [schnell] no Cloudflare Workers AI: Turnstile, filtro local de termos e Llama Guard 3 moderam cada pedido, com limite por IP e teto diário que protege a cota gratuita. Nada é salvo.
// 04. CAIXA DE FERRAMENTAS
Tecnologias e práticas que uso no dia a dia — do backend ao modelo de IA em produção.
JavaBACKEND
KotlinBACKEND
Spring BootBACKEND
Node.jsBACKEND
NestJSBACKEND
ExpressBACKEND
PHP/LaravelBACKEND
PythonBACKEND
FlaskBACKEND
FastAPIBACKEND
TypeScriptFRONTEND & MOBILE
JavaScriptFRONTEND & MOBILE
ReactFRONTEND & MOBILEReact NativeFRONTEND & MOBILE
Vue.jsFRONTEND & MOBILE
AngularFRONTEND & MOBILE
HTML & CSSFRONTEND & MOBILE
NLPIA & ML
LLMIA & ML
RAGIA & ML
LangChainIA & ML
TensorFlowIA & ML
Scikit-learnIA & ML
PandasIA & ML
Hugging FaceIA & ML
GitHub CopilotIA & ML
CursorIA & ML
Claude CodeIA & ML
Gemini CLIIA & ML
OpenAI CodexIA & ML
PostgreSQLDADOS
OracleDADOS
MySQLDADOS
MongoDBDADOSSQL ServerDADOS
RedisDADOS
DockerDEVOPS
KubernetesDEVOPS
AWSDEVOPS
KafkaDEVOPS
RabbitMQDEVOPS
CI/CDDEVOPS
GitLabDEVOPS
Clean ArchitecturePRÁTICASClean CodePRÁTICAS
TDDPRÁTICAS
SDDPRÁTICAS
Testes unitáriosPRÁTICAS
Code ReviewPRÁTICAS
SonarQubePRÁTICAS
ScrumPRÁTICAS// 05. FORMAÇÃO
Pós-graduação em Natural Language ProcessingUniversidade Federal de Goiás (UFG) · 2025 — 2026 (em andamento)
Pós-graduação em Machine Learning EngineeringFIAP · 2025 — 2026 (em andamento)
Pós-graduação em Aplicativos Móveis MultiplataformaDescomplica · 2024 — 2025
Bacharelado em Análise de SistemasFUCAPI · 2000 — 2010CERTIFICAÇÕES
Introduction to Node.js — Linux Foundation · Introduction to Cybersecurity — Cisco · Scrum Foundation — Certiprof · Full Cycle: Docker, Kubernetes, GitOps, RabbitMQ · Alura (2022–2026, 746 h): trilhas de SQL com Oracle (108 h), Kotlin e Spring Boot (48 h), Machine Learning (44 h), Laravel (40 h), Node.js Serverless na AWS (32 h) e TypeScript (31 h), além de LangChain e RAG, NestJS, React e Next.js, OWASP Top 10, Docker e AWS
IDIOMAS
Português — nativo · Espanhol — intermediário (B2) · Inglês — básico (A2), evoluindo para intermediário (B1)
// 06. CONTATO
Fale comigo pelo canal que preferir.
GUIA RÁPIDO