SOBRE MIM
Estudante de Engenharia de Computação com foco em Inteligência Artificial e Automação. Minha abordagem combina o rigor técnico do software com a compreensão física do hardware, buscando soluções que não apenas funcionem em modelos, mas que sejam eficientes na execução.
Aos 18 anos, fundei e geri uma marca de roupas própria, experiência que me proporcionou uma visão crítica sobre viabilidade financeira e alocação de recursos. Decidi encerrar a operação para priorizar minha formação técnica, após analisar que o custo de oportunidade superava os retornos imediatos. Hoje, aplico essa mentalidade analítica e proativa para desenvolver sistemas inteligentes que resolvem problemas reais.
Hobbies
Université de Technologie de Compiègne (UTC)
Dupla Diplomação - Ingénieur en génie informatique spécialisé en IA
Compiègne, França
Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR)
Bacharelado - Engenheiro de Computação
Curitiba, Brasil
Centro Estadual de Educação Profissional de Curitiba (CEEP)
Técnico em Edificações
Curitiba, Brasil
Programação e IA
Python
Data Science & Analytics
Machine Learning & Deep Learning
Web
Linguagens de Programação
Hardware e Sistemas
Microcontroladores
Sistemas
Línguas Naturais
Português
NativoInglês
Fluente (C1)Francês
Fluente (C1)Portfólio
Uma seleção de projetos que desenvolvi.
Portfólio Pessoal v1
Projeto Full-stack desenvolvido com Bootstrap, implantado na Netlify.
Portfólio Pessoal v2
Portfólio pessoal construído com Angular, com tradução dinâmica multilíngue e temas modernos escuro/claro.
Mecanismo de Busca em Linguagem Natural
Mecanismo de recuperação de informação e PLN desenvolvido do zero em Python, com dashboard web Glassmorphism, classificação TF-IDF, corretor ortográfico e busca booleana por metadados.
Publicações
Confira algumas das publicações que realizei.
Tabular Prior-Data Fitted Network For Structural Damage Prediction
Avaliação do algoritmo TabPFN para predição de danos estruturais. Resultados indicam excelente precisão sem ajuste de hiperparâmetros, superando modelos tradicionais, com potencial para SHM.
Previsão de Falhas em Aerogeradores (PIBIC)
Pesquisa de Iniciação Científica pela PUCPR utilizando Análise de Componentes Principais (PCA) e Regressão Logística para prever rachaduras em pás de aerogeradores.
CONTATO
GitHub:
Explore meus projetos e contribuições no GitHub. Vamos programar juntos.!
LinkedIn:
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Lattes:
CNPq / Plataforma Lattes