Profissional

1. 2024 — hoje

   Ubivis

   Cientista de dados júnior, depois pleno, gestor de modelagem 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 americano das plataformas UbSmart, UbGenius e No-Code AI, implantações on-premise, em nuvem e híbridas integradas a CLP, SCADA e MES, pré-vendas técnicas em siderurgia, automotivo, mineração, óleo e gás e alimentos, e a equipe técnica nos EUA com 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, acompanhando marketing digital, SEO, inscrições em editais de inovação e a execução das estratégias de expansão. Também construo a filial nos EUA: estratégia comercial do mapeamento de mercado ao fechamento de contratos, go-to-market, preço e posicionamento com o fundador e os sócios, e geração de demanda 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 equipe de modelagem de IA

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

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

      Cientista de dados pleno, IA

      Modelos físico-informados 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 pesquisa em otimização de processos, detecção de anomalias e análise de dados de sensores.

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

   Residente em IA · SENAI Hub of AI

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

   • PyTorch
   • Visão computacional
3. 2019 — 2025

   Tradutor e revisor técnico, inglês e português · Autônomo

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

Trabalhos selecionados

• Detecção de defeitos raros em solda robotizada

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

  • Séries temporais
  • tsfresh
  • Dados desbalanceados

• Modelos físico-informados para siderurgia

  Redes neurais que combinam a física do processo com dados da planta, para convertedores a oxigênio e fornos elétricos a arco, onde os dados sozinhos não cobrem toda a faixa de operação.

  • PINNs
  • PyTorch
  • Modelagem 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 rodar 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

Palestras

1. set 2026

   Artigo revisado por pares e palestra · ROG.e 2026, Rio de Janeiro

   Machine learning físico-informado para inspeção baseada em risco de equipamentos de óleo e gás, apresentado no palco em 24 de setembro.

2. 2025

   Palestrante pela Ubivis · GITEX Europe, Berlim

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

Ferramentas

1. Gestão

   Gestão de tecnologia · Pré-vendas técnicas · Estratégia de TI · Governança 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

   CLP · SCADA · MES · OPC UA