Marcos P.

Bacharel em Física pela Universidade de São Paulo, com mais de 7 anos de experiência como desenvolvedor Python. Nesse período, concentrei-me em projetos de análise e processamento de dados, simulações, machine learning e deep learning aplicados à ciência de dados. Participei ativamente de projetos envolvendo Processamento de Linguagem Natural (NLP) e conduzi pesquisas sobre dinâmicas de aprendizado em redes neurais artificiais na universidade.

Iniciei minha carreira como desenvolvedor FullStack, utilizando Flask para criar APIs integradas a algoritmos preditivos e análises de dados. Posteriormente, expandi minhas habilidades para desenvolvimento backend, utilizando NodeJS com ExpressJS, e adquiri conhecimentos em ReactJS e React Native.

Atualmente, atuo principalmente como desenvolvedor backend em Python, utilizando o framework FastAPI. Minhas responsabilidades incluem desenvolvimento de soluções de automação, preenchimento de dados por meio de OCR e automações com Selenium. Também tenho um papel importante no processo de engenharia de dados, utilizando Airflow para orquestração de tarefas.

Além disso, possuo sólida experiência em Machine Learning e Deep Learning, aplicando as principais bibliotecas do ecossistema Python, como pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn e TensorFlow. Tenho familiaridade com bancos de dados relacionais e não-relacionais.

Estou em constante aperfeiçoamento nas áreas de engenharia de dados, buscando conhecimento e explorando técnicas e ferramentas para projetar, desenvolver e manter sistemas de dados escaláveis e confiáveis. Meu objetivo é criar pipelines eficientes, lidar com grandes volumes de dados e aplicar técnicas de ETL (Extração, Transformação e Carga) para garantir a qualidade e integridade das informações.

Em resumo, minha experiência abrange desenvolvimento em Python com foco em análise de dados, simulações, machine learning e deep learning, além de competências em desenvolvimento backend e engenharia de dados.