Na empresa Mercatório, sou responsável por criar novas features na plataforma, incluindo backend em Python e frontend em ReactJS. Essas funções envolvem algumas funções de Machine Learning ou requisições a APIs externas.

Na Dados Inteligentes, fui responsável pelo desenvolvimento de modelos de Machine Learning com ênfase em Visão Computacional. Participei ativamente na criação de Provas de Conceito (POCs) para resolver desafios específicos do setor de varejo, entre os quais destaco:- Modelo de Detecção e Análise de Clientes em Supermercados: Desenvolvi um sistema capaz de detectar a presença de pessoas no ambiente, estimar características como gênero e faixa etária, e classificar as emoções dos clientes em tempo real.- Análise de Fluxo e Mapas de Calor: Implementei um modelo para traçar mapas de calor, identificando as áreas de maior fluxo de pessoas dentro do supermercado. Esse sistema também era capaz de contar o número de pessoas que entravam e saíam do estabelecimento, auxiliando na otimização do layout e estratégias de marketing.- Desenvolvimento de APIs Flask: Participei da criação de APIs utilizando Flask para integração dos modelos de Machine Learning com sistemas de frontend, garantindo que as soluções desenvolvidas fossem facilmente acessíveis e utilizáveis pelos clientes.- Integração com Sistemas de Conversação: Contribuí na implementação de um bot em Javascript, utilizando Python para integração com a API do ChatGPT, que gerava conversações automáticas e personalizadas, melhorando a experiência do usuário.Esses projetos foram essenciais para a validação de novas tecnologias e contribuíram significativamente para o desenvolvimento de soluções inovadoras no mercado de varejo.

IASYNT é uma startup internacional com sede no Brasil, focada em avançar os campos de Tecnologias de Inteligência Artificial, Web3 e Blockchain.• Dentro desse ambiente dinâmico, minha função girou em torno de liderar a equipe de Inteligência Artificial. Isso englobou a estruturação de projetos, onde coordenei uma equipe globalmente dispersa para produzir modelos otimizados. Meu time era composto por quatro membros, incluindo um brasileiro e três profissionais talentosos do Paquistão.• Além das minhas responsabilidades de liderança em IA, assumi a responsabilidade de manter a identidade visual da nossa empresa. Isso envolveu garantir que cada conteúdo, ilustração e documento estivesse em conformidade com o formato uniforme da nossa marca, mantendo assim uma imagem consistente e profissional em todas as plataformas.

• Uma de minhas funções se baseava em recuperar dados GNSS provenientes de máquinas remotas no Reino Unido e França, convertê-los para os formatos padrão EPOS/C4G (Rinex3/Rinex2) e manipular os dados de armazenamento interno, diretórios e subdiretórios para um padrão. Os scripts foram desenvolvidos em Python e Shell.• Também desempenhei tarefas paralelas, como desenvolver uma nova rede utilizando PFSense, configurar o firewall e criar uma nova VPN, atender às demandas de necessidades no website, utilizando Laravel (PHP) e Javascript para backend e HTML/CSS para frontend.

• O projeto principal tinha como objetivo detectar a COVID-19 por meio de uma radiografia pulmonar. Minhas atividades no projeto estavam relacionadas à segmentação dos pulmões utilizando modelos de aprendizado de máquina.• No início do projeto, utilizei o OpenCV para detectar os limites dos pulmões por meio de limiarização de imagem e, a partir disso, extrair a região de interesse da radiografia.• No final do projeto, utilizei modelos de aprendizado profundo para segmentar a região de interesse, com um modelo chamado U-net.