Sou Técnico em Mecatrônica e graduando em Engenharia da Computação na Universidade do Vale do Paraíba (UNIVAP). Desenvolvo projetos que conectam software, inteligência artificial, interfaces modernas, automação, IoT, robótica e sistemas embarcados.

Meu foco atual está em produtos full stack, ferramentas local-first, engenharia de contexto para agentes de IA, automação responsável, segurança, auditabilidade e sistemas de apoio à decisão. Procuro transformar ideias em produtos demonstráveis, com documentação, testes, limites explícitos e evidências técnicas.

• Estágio técnico em Ensaios Estruturais e Instrumentação — 2022 a 2023
• Atuação profissional na produção — 2023 a 2025
• Experiência em ambiente industrial, disciplina operacional, processos, qualidade, segurança e trabalho em equipe

Produto full stack, multiárea e baseado em evidências para organizar trajetória profissional, analisar currículos e vagas, melhorar aderência ATS, preparar candidaturas, interpretar editais e acompanhar oportunidades sem transformar decisões importantes em automação cega.

• Application Lab persistente para readiness, estratégia, variantes, kits e snapshots de candidatura
• Resume Studio com Currículo Mestre, editor, autosave, diff, templates ATS-safe, preview e JSON Resume
• Perfil Profissional Universal, Match, ATS, Tailor, Radar, Wishlist, Tracker/Kanban e notificações
• Lattes/acadêmico, Editais/Concursos, GitHub/Portfólio e fontes públicas revisáveis
• Backend local em Python/FastAPI e frontend em React, Vite e TypeScript
• RAG/memória local, Career Context Engine e IA opcional com Gemini/OpenAI e fallback local
• Extensão assistiva com captura revisável, fila offline e integração pela Local Companion API
• Governança de prompts, structured output, benchmarks, golden datasets, feedback humano e rastreabilidade de execuções de IA
• Sem auto-apply, inscrição automática, pagamento, bypass de CAPTCHA ou promoção de evidência não confirmada a fato

🔗 Repositório • Documentação

Aplicação demonstrativa e educacional para tornar explícitos dados clínicos fictícios, regras determinísticas, cobertura, dados ausentes, fontes, revisão humana, relatórios e auditoria em uma arquitetura FastAPI + React.

• Envelope canônico de decisão com cobertura, achados, fontes, dados faltantes e abstention
• Dose dimensional para massa, frequência, taxa, infusão, procedimento e exposição acumulada
• Catálogo demonstrativo por princípio ativo, produto, aliases, jurisdição, versão e status de revisão
• Autorização por instituição, papel e escopo de paciente, com auditoria de acessos negados
• Snapshots imutáveis, hash de JSON canônico e relatórios históricos reproduzíveis
• Reconciliação de importações com consentimento e decisão humana por item
• Override governado com justificativa e segundo revisor independente
• Cookie HttpOnly, lockout persistente, MFA TOTP opcional e startup seguro fora do modo local
• IA explicativa opcional, credenciais criptografadas, proteção SSRF, circuit breaker e fallback determinístico
• Alembic, PostgreSQL em CI, testes automatizados, SAST/SCA, secret scan e SBOM

Projeto de portfólio e pesquisa. Não é dispositivo médico, não possui validação clínica/regulatória e não deve ser usado em atendimento real.

🔗 Repositório

CLI open source para preparar conhecimento compacto, evidências, workflows, relatórios e exports seguros para agentes de programação, mantendo os artefatos locais e sem se tornar um agente autônomo ou gateway obrigatório.

• Context e Project Brain para leitura progressiva, memória, claims verificáveis e briefs
• Knowledge e Evidence Rails com proveniência, verificação e estados honestos
• Evaluation, golden checks, Skills 2.0 e datasets determinísticos
• Workflow/Harness, tasklets, handoffs e coordenação segura de tarefas
• Relatórios, dashboard estático, observabilidade e exports redigidos para agentes
• Contratos de schema, readiness gates, baselines e evidência de release
• Suporte a hosts compatíveis com Codex, Claude, Cursor, Gemini e consumidores genéricos
• TypeScript/Node.js como base portátil e aceleração nativa opcional em Rust
• Sem telemetria obrigatória, chamadas externas de LLM, embeddings pagos ou reescrita autônoma de código

🔗 Repositório • npm

UI App experimental que monta veículos inesperados usando o conteúdo carregado no BeamNG.drive, com randomização limitada e rastreável de configurações, peças, tuning e pintura.

• Modos Random Car, Scramble e Full Random em operações transacionais
• Seeds reproduzíveis, locks, histórico, cancelamento, recovery e classificações honestas de resultado
• Vehicle DNA, garagem local, comparação, restore, replay, mutações e exportação/importação validada
• Geração de competidores, posicionamento, grids, corrida e modos de IA suportados
• Descoberta dinâmica de veículos, configurações, slots, peças, rodas, tuning e energia
• Proteções para peças críticas, combustível, fluidos, callbacks atrasados e estados parciais
• Empacotamento versionado com checksum, manifesto e evidências automatizadas
• Compatibilidade principal voltada ao BeamNG 0.39, com validação presencial no jogo registrada separadamente

🔗 Repositório • Releases

Projeto acadêmico full stack que integra ESP32 + MPU6050, MQTT, backend Node.js, MySQL, Socket.IO e frontend React para monitorar quedas, imobilidade e telemetria.

• Detecção local conservadora com impacto, orientação e imobilidade
• Pareamento de dispositivos, organizações, pacientes, papéis e histórico de vínculos
• Eventos MQTT idempotentes, deduplicação, fila local, correlação e evidência estruturada
• Dashboard multi-tenant, telemetria em tempo real, alertas e diagnóstico operacional
• Modos Normal e Demo, calibração, testes, stress dry-run e registros reais do sistema em bancada

🔗 Repositório

Aplicativo Android para digitalização de documentos com processamento local, OCR no dispositivo e fluxo unificado entre captura, revisão e exportação.

• Kotlin, Jetpack Compose, Material 3, Coroutines e Flow
• ML Kit Document Scanner, Text Recognition e CameraX
• Pipeline único para crop, filtros, preview, OCR e arquivo final
• Exportação em PDF, JPG e PNG, compartilhamento e histórico local
• Room, DataStore, WorkManager e arquitetura modular por features
• Sem backend obrigatório, login ou sincronização no MVP

🔗 Repositório • Site

Python TypeScript JavaScript React FastAPI Node.js REST APIs SQL

Kotlin Jetpack Compose Material 3 CameraX ML Kit Room DataStore WorkManager

C C++ ESP32 ESP-IDF PlatformIO FreeRTOS MQTT MPU6050 HC-SR04 TCRT5000 L298N

PostgreSQL MySQL MongoDB SQLite Pydantic pytest Ruff Vitest Playwright GitHub Actions SAST/SCA SBOM npm

Java C# PHP Prolog Phaser 3 Rust PowerShell Figma

• Local-first e privacidade, reduzindo dependências externas desnecessárias
• IA como apoio, com structured output, revisão humana, fallback e rastreabilidade
• Evidências antes de claims, diferenciando o que foi testado, inferido ou ainda está pendente
• Segurança proporcional ao domínio, especialmente em saúde, dados pessoais e automações
• Arquitetura clara e testes úteis, sem transformar MVP em overengineering
• Documentação atual, com limites, riscos conhecidos e próximos passos explícitos
• Automação responsável, sem spam, auto-apply, bypass ou ações críticas sem confirmação

Além da programação, produzo músicas e experimentos criativos usando o nome Soturine.

Construindo produtos que conectam software, hardware, evidências, criatividade e problemas reais.