Brag Document

2023

Implementação de um modelo de machine learning na aplicação que atua como o sistema antifraude da empresa. O modelo foi criado com sckit-learn e algumas outras bibliotecas auxiliares como pandas, numpy e seaborn. Foi aplicada uma abordagem de KNeighborsClassifier com métrica euclidiana. Foi criada uma app em um projeto django que tem um comando responsável por treinar e gerar um modelo nesses termos mencionados, e também foi criado um endpoint que é acionado toda vez que o registro de uma transação é criado e aplica a predição do modelo naquele registro.

2022

Criação de uma aplicação na empresa em que eu trabalhava na época para fazer a gestão de acessos dos colaboradores às infos sensíveis do banco de dados da empresa liberando sempre a visualização dos resultados de uma query ainda que o colaborador em questão não tivesse acesso a tabela diretamente.
Além do desafio de deployar na infra da empresa essa aplicação, o impacto foi positivo porque a maior parte dos chamados atentidos pela equipe em questão (time de engenharia de dados) era para resolver essa situação, que levava tempo demais para o valor que agregava. Com essa ferramenta não era mais necessário abrir tickets porque além dos resultados, também era possível exibir a query feita e outras infos relevantes como por quem foi criada e quem atualizou por último.

2017

Tutor de uma oficina de programação durante os dois primeiros anos da faculdade de física. Nessa época eu já estava cursando programação em Python na faculdade e tive a oportunidade de virar tutor da oficina de robótica no CAp UFRJ.
Precisei aprender e ter conhecimentos sólidos o bastante para que fosse possível participar do projeto como professor auxiliar, titular e também como produtor dos conteúdos que resultaram das oficinas para os estudantes da escola e que viraram um curso para os professores de física da rede pública do Rio de Janeiro.