Domínio
Infra + Dados + ML
Perfil profissional
Engenheiro Eletricista | Doutorando em Ciência da Computação (Machine Learning)
Profissional com atuação em infraestrutura crítica, dados e desenvolvimento Python, com foco em machine learning aplicado à detecção de anomalias em sistemas de controle de acesso.
Conectando operação de sistemas críticos, engenharia de dados e modelagem preditiva para transformar eventos operacionais em decisões.
Domínio
Infra + Dados + ML
Experiência
Sistemas de acesso e CFTV
Escala
Milhões de registros
Contato
Resumo de problemas, abordagem e resultado em contextos reais de operação e análise.
Case 01
Aplicação de modelagem probabilística e técnicas de machine learning para identificar padrões atípicos em grandes volumes de eventos históricos.
Contexto
Ambientes corporativos com registros operacionais contínuos e necessidade de monitorar comportamento anômalo em sistemas de acesso.
Abordagem
Estruturei dados para análise, testei abordagens supervisionadas e não supervisionadas e utilizei técnicas como Cadeias de Markov e entropia.
Resultado
Base técnica para apoiar análises investigativas, priorização de eventos e evolução da camada analítica.
Case 02
Desenvolvimento de integrações para consolidar dados de sistemas de controle de acesso e CFTV em fluxos consistentes para análise.
Contexto
Fontes heterogêneas e necessidade de padronização para consumo por pipelines, dashboards e regras de negócio.
Abordagem
Implementei APIs e camadas intermediárias em Python (Django/FastAPI) com normalização, tratamento e preparação dos dados.
Resultado
Melhoria na organização dos eventos e maior previsibilidade para etapas de processamento, indexação e visualização.
Case 03
Atuação na administração de sistemas integrados de controle de acesso e CFTV em múltiplos edifícios corporativos.
Contexto
Cenário com alta exigência de disponibilidade, integração com servidores, controladoras e plataformas de monitoramento.
Abordagem
Combinei administração de infraestrutura, análise de dados e automação para dar suporte à operação e à evolução dos processos.
Resultado
Maior robustez operacional e melhor base de dados para análises técnicas e painéis analíticos.
Global Advising
Instituto Federal de Goiás (IFG) - Campus Valparaíso
Instituto Federal de Brasília (IFB)
Tribunal de Contas da União (TCU)
Estimação da atenuação por chuva em frequências THz para Brasília a partir de dados históricos, com abordagem baseada em simulação de Monte Carlo e Unscented Transform para modelagem de incertezas.
Estudo sobre atenuação por chuva em frequências THz com base em dados históricos coletados em Brasília, discutindo impacto em enlaces de alta frequência e suporte ao planejamento de sistemas.
Universidade de Brasília (UnB)
Universidade de Brasília (UnB)
Universidade de Brasília (UnB)
Illinois Institute of Technology (Chicago, EUA)