🧬 Sobre Mim
Especialista em inteligência artificial com foco na intersecção entre Big Data (Hadoop/Spark) e IA Aplicada. Com pós-graduação em Visão Computacional, projeto sistemas ponta-a-ponta que transcendem o ambiente de pesquisa para operar em produção (MLOps).
Diferente de abordagens puramente estatísticas, domino o ciclo completo: da ingestão massiva de "dados sujos" ao deploy conteinerizado com Docker/Podman.
🛠️ Matriz de Competências (Stack 2026)
| Categoria | Tecnologias Chave |
|---|---|
| IA & Vision | YOLO, OpenCV, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, LightGBM |
| Big Data | Apache Spark, Hadoop, HBase, Flume, Spark Streaming |
| Engenharia/Dev | Python, Docker, Podman, DVC, PDM |
| Análise/Stats | Prophet, Regressões, ANOVA, SHAP/LIME |
🏗️ Projetos Estratégicos
1. Smart Supply Chain AI: Otimização de Inventário
Integração de Visão Computacional e Previsão de Demanda para logística.
- Objetivo: Eliminar rupturas de estoque e otimizar o capital de giro.
- Engenharia: Pipeline modularizado (YOLO/OpenCV) integrado ao Prophet.
- Resultado: Redução de 15% nos custos operacionais.
2. Digital Twin: Gerador de Dados Sintéticos
Motor de alta fidelidade para simulação de cadeias de suprimentos.
- Diferencial: Feature engineering correlacionando severidade climática e demanda.
- Metodologia: Decomposição de Séries Temporais com dados do INMET.
- Resultado: Datasets massivos (100k+ linhas) em formato Parquet.
3. Personalized Medicine: Diagnóstico via Deep Learning
Classificação de mutações genéticas para tratamento oncológico.
- Técnica: Redes Neurais Profundas (Keras/TensorFlow) com AI Explainability.
- Rigor: Implementação de SHAP/LIME para interpretabilidade clínica.
- Resultado: Acurácia superior a 90% na triagem.
4. Event Analytics & Management Dashboard
BI interativo para gestão de eventos e performance financeira.
- Stack: Streamlit, Plotly e arquitetura modular de ETL.
- Otimização: Processamento em memória com cache para grandes volumes.
- Resultado: Visão executiva MoM (Month-over-Month) em tempo real.