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Fortaleza, Ceará, Brasil

Uso de redes neurais profundas, como CNN, LSTM e Transformers, no processamento, classificação e filtragem de sinais biomédicos. Utilização de técnicas avançadas de processamento de sinais, incluindo transformadas de Wavelet e Fourier, Dynamic Time Warping (DTW) e algoritmos específicos para detecção de ondas P, T e complexos QRS. Aplicação de técnicas de Processamento de Imagens utilizando redes neurais CNN, algoritmos de detecção em tempo real com YOLO e metodologias modernas de aprendizado ativo (Active Learning).

Fortaleza, Ceará, Brasil

Realizei a coleta de dados do CECAD via Web Scraping, utilizando as bibliotecas Selenium e Beautiful Soup. Com os dados obtidos, desenvolvi modelos de Machine Learning, incluindo algoritmos de Boosting, SVM e Redes Neurais, para prever indicadores de insegurança alimentar. Além disso, criei e analisei mapas utilizando as bibliotecas GeoPandas, Folium e Plotly, a fim de visualizar espacialmente os resultados.

Fortaleza, Ceará, Brasil

Projeto de pesquisa com o objetivo de predizer condições cardiomiopáticas em pacientes com Doença de Chagas (DC). Neste projeto, trabalhei com Python desenvolvendo vários modelos de Deep Learning, incluindo CNNs 1D e 2D, LSTMs, MLPs e algoritmos de boosting (XGBoost), além de aplicar técnicas de filtragem de sinais e detecção de ondas, para processar e classificar dados biomédicos (ECG). Durante o desenvolvimento, utilizei ferramentas como NeuroKit, Keras, TensorFlow e scikit-learn.

Fortaleza, Ceará, Brasil

Responsável por desenvolver e gerenciar projetos de sites em WordPress e sistemas usando o framework Ruby On Rails. Fazia o acompanhamento do desenvolvimento do projeto, priorizava as demandas, coordenava reuniões utilizando o SCRUM, estabelecia prazos e intermediava as relações entre o cliente e os desenvolvedores.

Fortaleza, Ceará, Brasil

Responsável pelo desenvolvimento de sites utilizando WordPress e pela criação de sistemas com Ruby on Rails, HTML, CSS e JavaScript. Experiência com PostgreSQL, SQLite, Git, Heroku, Linux, e metodologias ágeis utilizando Trello e Pipefy

Mestrado Em Ciências Da Computação, Machine Learning

Uso de modelos baseados em transformers para a classificação e 'forecasting' de sinais biomédicos.

Bacharelado, Computer Engineering

TCC: Predição da fração de ejeção do ventrículo esquerdo por meio de algoritmos de Deep Learning aplicados a sinais de ECG de pacientes.