Cientista de Dados e Engenheiro de Software focado em construir soluções ponta a ponta. Tenho experiência sólida em Machine Learning e Processamento de Sinais, e atualmente estou expandindo meu horizonte com arquiteturas escaláveis em Desenvolvimento Web Moderno e Engenharia de Dados.
🎓 Pós-graduando em Ciência de Dados (PUC-Rio) | Bacharel em Ciência da Computação (UNICAP).
- 🔭 Atualmente desenvolvendo plataformas robustas com NestJS, Prisma e Supabase.
- 🌱 Explorando técnicas avançadas de Deep Learning, MLOps e Agentes Autônomos.
- 💡 Interesse em arquiteturas de dados em nuvem (AWS, Databricks).
- 💬 Me pergunte sobre Manutenção Preditiva, Séries Temporais, Back-end com TypeScript e Engenharia de Dados.
- 📫 Como me encontrar: Email | LinkedIn | Hugging Face.
Minha stack técnica combina análise de dados avançada com engenharia de software moderna:
Projeto desenvolvido durante a Pós-Graduação na PUC-Rio.]
- Descrição: Construção de um pipeline de Engenharia de Dados robusto para processar e analisar telemetria de veículos pesados. O projeto implementa uma arquitetura medalhão (Bronze, Silver, Gold) para transformar dados brutos de sensores em insights analíticos sobre desempenho veicular.
- Técnicas: Arquitetura Medalhão, Modelagem Dimensional, Governança de Dados (Catálogo), Processamento em Batch.
- Tecnologias: Databricks, Apache Spark, Python (PySpark), SQL.
- Descrição: Modelo de classificação para prever falhas em ativos industriais, otimizando estratégias de manutenção e reduzindo custos operacionais.
- Técnicas: Análise Exploratória de Dados (EDA), Feature Engineering, Random Forest, Regressão Logística.
- Stack: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib.
- Descrição: Projeto focado na extração de características de áudio (MFCCs) para identificar anomalias em equipamentos industriais via som.
- Técnicas: Processamento de Sinais de Áudio, Isolation Forest, One-Class SVM.
- Stack: Python, Librosa, Scikit-learn.
