Profissional

1. 2024 — hoje

   Ubivis

   Cientista de dados júnior, depois intermédio, gestor de modelação de IA, sócio e CTO, US, em menos de dois anos.

   1. out 2025 — hoje

      Chief Technology Officer, US

      Estratégia de tecnologia da Ubivis nos Estados Unidos: o roadmap norte-americano das plataformas UbSmart, UbGenius e No-Code AI, implantações on-premise, na nuvem e híbridas integradas com PLC, SCADA e MES, pré-vendas técnicas em siderurgia, automóvel, mineração, petróleo e gás e alimentos, e a equipa técnica nos EUA com os seus padrões de MLOps e entrega.

      • Estratégia
      • Pré-vendas
      • Arquitetura
   2. dez 2024 — hoje

      Owner Associate

      Sócio da Ubivis no Brasil e responsável comercial da empresa. Conduzo o trabalho comercial com Scrum e um quadro Kanban, a acompanhar marketing digital, SEO, candidaturas a concursos de inovação e a execução das estratégias de expansão. Também construo a filial nos EUA: estratégia comercial do mapeamento de mercado ao fecho de contratos, go-to-market, preço e posicionamento com o fundador e os sócios, e geração de procura com campanhas pagas, e-mail marketing e a presença da empresa no LinkedIn e no Instagram.

      • Scrum
      • Kanban
      • SEO
   3. out 2024 — hoje

      Gestor da equipa de modelação de IA

      Modelos informados pela física e orientados por dados para siderurgia e automóvel, com arquiteturas de gémeos digitais e pipelines de simulação ligados a PLC, SCADA e MES, com responsabilidade por orçamento, escolha de fornecedores e modelos de ROI. Criei o framework de governação de IA da empresa: quality gates, checklists de segurança e política de uso ético, para que nenhum modelo chegue à produção sem revisão.

      • Governação de IA
      • MLOps
   4. mai — out 2024

      Cientista de dados intermédio, IA

      Modelos informados pela física para siderurgia e pipelines automáticos de features para séries temporais industriais. Promovido de júnior após três meses.

      • PINNs
      • tsfresh
      • Polars
   5. fev — mai 2024

      Cientista de dados júnior, IA

      Modelos de machine learning e pipelines de dados para aplicações industriais, com investigação em otimização de processos, deteção de anomalias e análise de dados de sensores.

      • Deteção de anomalias
      • Feature engineering
2. set 2023 — nov 2024

   Residente em IA · SENAI Hub of AI

   Redes neuronais fundamentadas em física para eficiência na siderurgia e segmentação por visão computacional de solo urbano para cidades inteligentes.

   • PyTorch
   • Visão computacional
3. jun 2019 — jan 2021

   Colaborador, Serviços Especializados em Física Nuclear, Atômica e Molecular Aplicada · UEL

   Projeto de extensão no Laboratório de Física Nuclear Aplicada (LFNA), coordenado pelo Prof. Doutor Avacir Casanova Andrello: serviços de microtomografia computorizada de raios X, da preparação de amostras diversas à reconstrução de imagens, análises 2D e 3D e análise de dados (100 horas).

   • Micro-CT
   • Reconstrução 3D
   • Análise de dados
4. 2019 — 2025

   Tradutor e revisor técnico, inglês e português · Trabalhador independente

   Artigos científicos, principalmente de engenharia civil, física e biologia, para investigadores universitários.

Trabalhos selecionados

• Deteção de defeitos raros em soldadura robotizada

  Um classificador binário para defeitos que quase nunca acontecem, treinado com dados de sensor extremamente desequilibrados e mais de 700 features de série temporal por ciclo de soldadura. Funciona de ponta a ponta, da aquisição ao deploy em contentor. O projeto, entregue pela Ubivis, ficou entre os 3 finalistas do Prémio FINEP de Inovação 2025 (Transformação Digital da Indústria).

  • Séries temporais
  • tsfresh
  • Dados desequilibrados

• Modelos informados pela física para siderurgia

  Redes neuronais que combinam a física do processo com dados da fábrica, para conversores a oxigénio e fornos elétricos de arco, onde os dados sozinhos não cobrem toda a gama de operação.

  • PINNs
  • PyTorch
  • Modelação de processo

• Pipelines de ML sobre 170 GB de dados de sensor

  Polars com Parquet comprimido em Zstandard, cache em disco, undersampling adaptativo com MiniBatchKMeans e extração paralela de features, dimensionado para correr numa só máquina.

  • Polars
  • Parquet
  • Engenharia de dados

• Back-end em Rust da plataforma Ubivis

  A reescrita em Rust do back-end da plataforma, que desenvolvo: um workspace hexagonal de 26 crates com API GraphQL, eventos em NATS JetStream, autorização com Cerbos e segredos no OpenBao, além de geração aumentada por recuperação (RAG) e servidores MCP (Model Context Protocol) para agentes de IA.

  • Rust
  • RAG
  • MCP

Comunicações

1. set 2026

   Artigo com revisão por pares e comunicação · ROG.e 2026, Rio de Janeiro

   Impacto da Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial em Inspeção Baseada em Risco para Equipamentos Estáticos de Unidades de Refino, apresentado em sessão técnica em 24 de setembro.

2. 2025

   Orador pela Ubivis · GITEX Europe, Berlim

   Apresentei a plataforma de IA industrial da Ubivis a um público internacional.

Ferramentas

1. Gestão

   Gestão de tecnologia · Pré-vendas técnicas · Estratégia de TI · Governação de IA · Scrum · Kanban

2. ML

   PyTorch · scikit-learn · XGBoost · LightGBM · TensorFlow

3. Dados

   Polars · Pandas · tsfresh · NumPy · SciPy · SQL

4. MLOps

   Docker · Kubernetes · GCP · MLflow · Airflow · FastAPI · CI/CD

5. Indústria

   PLC · SCADA · MES · OPC UA