Sobre mim:
Brasiliense que mora em São Paulo, trabalho com Python há 6 anos, sou bacharel em Física pela Universidade de Brasília, onde comecei a fazer meus primeiros códigos para trabalhar com simulações de sistemas físicos.
Além disso ainda em ambiente acadêmico trabalhei com Data Mining, Data Analysis para processamento de larga escala de dados experimentais. Tudo isso utilizando Python.
Desde 2018 resolvi aplicar meus conhecimentos de programação para crescimento profissional e me deparei com Desenvolvimento Web e desde então venho trabalhando em projetos de ambas as áreas, as vezes separados e por muitas vezes juntas, como algoritmos para tratamento de dados e de diagnóstico de oportunidades, por exemplo, que podem ser consumidas através de aplicações web.
Sou novo na plataforma.
Resumo da experiência profissional:
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.