Victor B

Mais de 4 anos de experiência em tecnologia tendo como destaques:
- Aplicação de algoritmos de deep learning junto a visão computacional para controle de qualidade industrial/detecção de falhas em peças.
- Implementação de um sistema de visão computacional que se conecta com gêmeos digitais na indústria.
- Implementação de scripts para automação de testes QA com o objetivo na redução de tempo dos testes que anteriormente eram manuais.
- Desenvolvimento de scripts para eliminação de ruídos/artefatos em sinais de EEG para posterior geração de datasets em formato numérico e como mapas topográficos.
- Aplicação de filtros e técnicas para evidenciação, distinção de regiões com mais e menos disparos em sinais já limpos de EEG.
- Aplicação de deep learning em datasets posteriormente pré-processados e processados coletados por EEG e fNIRS para classificação de sinais entre indivíduos alcoólicos e não alcoólicos.
- Implementação de algoritmos de visão computacional para detecção e segmentação de áreas cerebrais com maiores intensidades de disparos.
- Publicação de trabalhos científicos em eventos internacionais.

Qualidades: Trabalho em equipe, facilidade de aprender tecnologias e conceitos novos e aplicá-los, troubleshooting, compreensão de nichos a serem informatizados.

Pacotes/Módulos/Frameworks:
Python:
- Deep Learning: Tensorflow, Keras, PyTorch
- Visão Computacional: OpenCV, PIL, Detectron2, YOLO
- Visualização: Matplotlib, Seaborn
- Machine Learning: ScikitLearn
- Web: Flask, Django
Java:
- Desktop: JavaFX, Swing
- Conexão com banco de dados: JDBC, JPA/Hibernate
- Web: Spring
MATLAB/Octave:
- Neurociência: EEGLab, NIRSLab, Psychtoolbox
Banco de Dados: MySQL, NoSQL
Front-End: HTML, CSS, JavaScript, LaTeX