Atuo com engenharia de dados, desenvolvimento backend e inteligência artificial aplicada a processos reais.

Meu trabalho está concentrado principalmente na modernização de operações contábeis: integro sistemas, construo pipelines de dados, automatizo tarefas repetitivas e desenvolvo soluções que utilizam IA para interpretar informações, organizar atendimentos e apoiar decisões.

Trabalho desde o entendimento do problema até a implementação e operação da solução, passando por:

• Integração entre APIs e sistemas legados;
• Pipelines de ingestão, transformação e persistência de dados;
• Automação de processos contábeis e fiscais;
• Processamento assíncrono com filas e workers;
• Classificação e extração de informações com IA;
• Bancos de dados, observabilidade e infraestrutura com Docker;
• Desenvolvimento de APIs e interfaces para produtos internos.

Atualmente, estou aprofundando minha trajetória em Engenharia de Dados, sem abandonar a experiência prática com backend, automação e desenvolvimento de produtos.

Minha visão sobre IA é simples: ela gera mais valor quando está integrada ao processo e à arquitetura do sistema — não apenas adicionada como uma funcionalidade isolada.

Linguagens          │ Python · SQL · TypeScript · JavaScript
Dados               │ PostgreSQL · SQL Anywhere · Pandas · ETL/ELT · Modelagem de Dados
Backend             │ FastAPI · Asyncio · REST APIs · Webhooks · Workers
Filas e Integrações │ Redis · APIs externas · Processamento orientado a eventos
Frontend            │ React · Next.js · Vite · Tailwind CSS
IA Aplicada         │ LLMs · NLP · RAG · OCR · Classificação · Extração de informações
Infraestrutura      │ Docker · Docker Compose · MinIO · Cloudflare R2
Visualização        │ Power BI · Plotly · Seaborn
Ferramentas         │ Git · GitHub · Postman · Codex · Graphify

Sistema desenvolvido para transformar conversas de atendimento contábil em informações estruturadas e acionáveis.

O CAI integra-se ao DigiSac, agrupa mensagens por conversa e utiliza IA para identificar dúvidas, classificar intenções e gerar títulos e descrições padronizadas. O processamento também contempla áudios, imagens, documentos e mensagens citadas.

A arquitetura utiliza filas, workers especializados e persistência de dados para lidar com processamento assíncrono, tentativas automáticas, idempotência e limites dos provedores de IA.

Principais recursos:

• Recebimento de eventos por webhook;
• Agrupamento e contextualização de conversas;
• Classificação de solicitações com IA;
• Transcrição de áudios;
• Extração de informações de imagens;
• Processamento assíncrono com Redis;
• Histórico de classificações e atendimentos;
• Integração planejada com o Acessórias para criação automática de solicitações.

Python FastAPI PostgreSQL Redis Docker Groq Webhooks

Projeto em desenvolvimento para centralizar a coleta, o armazenamento e a consulta de documentos fiscais de empresas.

A plataforma está sendo projetada para trabalhar com NF-e por meio da SEFAZ e NFS-e pelo padrão nacional, organizando documentos por empresa e competência.

O projeto também contempla certificados digitais A1, armazenamento de XMLs, auditoria, políticas de retenção e processamento seguro das coletas fiscais.

Escopo planejado:

• Coleta de NF-e e NFS-e;
• Consulta e download de documentos;
• Organização por empresa e competência;
• Armazenamento de XMLs em object storage;
• Gerenciamento de certificados A1;
• Controle de usuários e permissões;
• Retentativas e respeito aos limites dos serviços fiscais;
• Logs de auditoria e histórico operacional.

Python FastAPI PostgreSQL MinIO Docker Alembic

Conjunto de soluções desenvolvidas para reduzir tarefas operacionais dentro de escritórios de contabilidade.

Entre as automações estão:

• Consulta de débitos no FGTS Digital;
• Verificação cadastral de empresas no SINTEGRA;
• Análise de faturamento, compras, vendas e serviços;
• Monitoramento do Simples Nacional e RBT12;
• Identificação de divergências tributárias;
• Integração entre DigiSac e sistemas contábeis;
• Geração de relatórios e planilhas para análise operacional.

Python SQL Pandas APIs Selenium Excel

Agente financeiro conversacional criado para registrar, categorizar e analisar movimentações financeiras.

O projeto utiliza processamento assíncrono, PostgreSQL e categorização por NLP para transformar mensagens em dados financeiros estruturados.

Python Asyncio PostgreSQL Docker NLP

Projeto de AgriTech do qual participei como cofundador e desenvolvedor.

A solução explorava sensores, coleta de dados agrícolas e análises voltadas ao acompanhamento das condições de cultivo. O projeto foi apresentado na Campus Party.

Python IoT Pandas Análise de Dados

Além do desenvolvimento tradicional, utilizo fluxos de engenharia assistidos por IA para acelerar análise, planejamento, implementação e validação.

Meus projetos costumam ser estruturados a partir de:

Problema → Requisitos → Arquitetura → Plano → Especificações → Implementação → Testes

Utilizo documentação versionada, desenvolvimento orientado por especificações, testes automatizados e ferramentas de navegação de código para manter consistência entre decisões técnicas e implementação.

• Engenharia de Dados;
• Arquiteturas de ETL e ELT;
• Processamento distribuído com Spark e PySpark;
• Orquestração de pipelines;
• Qualidade e observabilidade de dados;
• Arquiteturas orientadas a eventos;
• Aplicações de IA em processos empresariais;
• Integração entre sistemas contábeis.

Também curso Sistemas de Informação no IF Goiano.

Quero continuar evoluindo como Engenheiro de Dados, trabalhando em projetos que combinem:

• Dados em escala;
• Integrações complexas;
• Automação de processos;
• Inteligência artificial aplicada;
• Produtos com impacto operacional mensurável.

Tenho interesse especial em oportunidades nas áreas de Engenharia de Dados, IA aplicada, automação e modernização de processos empresariais.

Estou aberto a conversar sobre engenharia de dados, automação, inteligência artificial, produtos para o setor contábil e oportunidades profissionais.

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