Perfil *hands-on*, colaborativo e voltado para gerar valor através de tecnologia. Ao longo da minha carreira, passei por desafios de reestruturação de sistemas legados para arquiteturas baseadas em streaming de dados (Kafka/RabbitMQ), desenvolvimento de pipelines MLOps robustos para saúde e varejo, e arquitetura de Agentes de IA Generativa (GenAI). Possuo proficiência avançada em **Python (Django, FastAPI)**, **Data Engineering (PySpark, Databricks)** e frameworks modernos de Machine Learning e LLMs (LangChain, PyTorch).
Desenvolvimento e deploy de modelos de IA para detecção de anomalias médicas e predição de "no-show" em consultas, melhorando a eficiência operacional em 18%. Criação de pipelines MLOps fim-a-fim utilizando Azure ML Studio, MLflow e DevOps, reduzindo o tempo de deploy de dias para menos de 2 horas.
Atuação direta como Arquiteto de Soluções baseadas no padrão MVC e princípios SOLID. Modelagem profunda de dados no PostgreSQL e Oracle OCI focada em entrega de inteligência estratégica via dashboards corporativos.
Desenvolvimento agressivo de Agentes de IA Generativa construídos sobre LLMs proprietárias utilizando RAG (Retrieval-Augmented Generation) com bancos de dados vetoriais, entregando memória estendida para os agentes em produção. Automação pesada de CI/CD para entrega contínua destas inteligências.
Gestão do ciclo de vida MLOps orquestrando pipelines com Airflow, Kubernetes, Azure Data Factory e Apache Spark em altíssima escala e disponibilidade. Redução dramática no tempo de workflows pesados e incidentes em produção.
Rearquitetura completa de sistemas. Migração de um processamento batch legado de 8 horas para uma arquitetura em streaming utilizando produtores e consumidores (mensageria), reduzindo o tempo para apenas 20 minutos.