Engenharia de Computação · Processos · Automação · Inteligência Artificial
Dados → contexto → decisão, com rastreabilidade e validação humana.
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Sou engenheiro de computação, com experiência desde 2017 em operações, gestão de equipes, suporte a sistemas e melhoria de processos. Trabalhei no agronegócio, na logística de embalagens e no setor público. Hoje conecto essa experiência a projetos de automação, dados e IA aplicada.
Na Câmara Municipal de Querência, desenvolvi um fluxo de OCR, busca semântica e análise assistida por IA para documentos legislativos. Em um cenário específico de análise preliminar, o tempo relatado passou de cerca de 48 horas para aproximadamente 45 segundos. A interpretação e a decisão continuaram sob responsabilidade humana; esse número descreve a etapa preliminar, não o processo legislativo completo.
📍 Querência, MT · Disponível para atuação presencial e viagens
| Projeto | Problema abordado | Código |
|---|---|---|
| Agentes de IA + SAPL | Apoio à análise documental legislativa, com recuperação de contexto, fontes rastreáveis e revisão humana. | Explorar projeto |
| Sentinela Industrial | Exploração de dados operacionais para apoiar a identificação de sinais de falha em ativos. | Explorar projeto |
| Consulta de CNPJ com análise de IA | Consulta de dados empresariais e aplicação de regras para apoiar a triagem de risco. | Explorar projeto |
| BarberFlow | Aplicação de gestão e automação de atendimento, com integração entre serviços. | Explorar projeto |
| Gerador de Informações | Geração de dados sintéticos para testar formulários e fluxos sem usar dados pessoais reais. | Explorar projeto |
Também trabalho em interfaces e integração de informações para serviços públicos: portal Professor Neiriberto Abner e tema para o portal da Câmara de Querência.
Registro de desafios de seleção e estudos de resolução de problemas, com método, evidências e limites documentados. São contribuições técnicas, sem vínculo de emprego ou alegação de implantação comercial.
- Desafio G4 · Lead Focus: ver a submissão na branch específica. O protótipo documenta testes e dados; a validação temporal não sustentou o uso de um modelo preditivo, por isso a solução apresenta um fluxo alternativo transparente.
Os repositórios apresentam projetos e estudos com diferentes estágios de desenvolvimento. Consulte o código e a documentação de cada projeto para avaliar seu escopo.
- Entender o processo: conversar com as pessoas envolvidas e identificar o problema que precisa ser resolvido.
- Organizar os dados: definir fontes, regras, indicadores e limites de uso.
- Construir e testar: criar um fluxo reproduzível, documentar decisões e conferir resultados.
- Validar com pessoas: manter revisão humana nas análises e decisões que a exigem.
Ferramentas e práticas: Python, JavaScript, HTML, CSS, APIs, OCR, busca semântica, IA generativa, automação de fluxos, documentação técnica, indicadores e melhoria contínua. Outros recursos e tecnologias aparecem nos repositórios em que foram utilizados.
| Organização | Atuação | Período |
|---|---|---|
| Câmara Municipal de Querência | Assessor Legislativo Parlamentar; processos, relatórios e soluções digitais | mai/2019 – set/2026 |
| Programa Interlegis | Membro Técnico Voluntário em Inteligência Artificial no Legislativo | mai/2026 – atual |
| CR Agro | Consultor de Tecnologia e Processos Operacionais | jul/2024 – out/2024 |
| inpEV | Gerente de Unidade e Supervisor de Central | nov/2022 – jun/2024 |
| Storaze | Analista de Suporte a Sistemas | ago/2020 – nov/2021 |
| Cargill | Analista Regional de Operações | out/2017 – jun/2019 |
Os períodos acima seguem o currículo profissional e incluem atuações concomitantes. O trabalho no Interlegis é voluntário; a modalidade dos demais vínculos não está detalhada nesta página.
- Engenharia de Computação — 2022.
- MBA em Engenharia Industrial 4.0, Anhanguera — 2023.
- Pós-graduação em Liderança e Gestão de Pessoas, Descomplica — 2021.
- Graduação em Inteligência Artificial, UNIFAEL — conclusão informada para 2026.