Domínio
Infra + Dados + ML
Perfil profissional
Lucas Vasconcelos Morais
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.
Conecto operação de sistemas críticos com engenharia de dados e modelagem preditiva para transformar eventos operacionais em decisão.
Experiência
Sistemas de acesso e CFTV
Escala
Milhões de registros
Contato
- Local: Brasília - DF, Brasil
- Email: lvmorais@gmail.com
- Telefone: +55 61 99327-2721
Cases e entregas
Resumo de problemas, abordagem e resultado em contextos reais de operação e análise.
Case 01
Detecção de anomalias em eventos de controle de acesso
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.
Python
scikit-learn
Pandas
SQL Server
Modelagem probabilística
Case 02
APIs e middleware para ingestão e normalização de eventos
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.
Django
FastAPI
Python
Redis
Pipelines de dados
Case 03
Operação e evolução de infraestrutura crítica multiunidade
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.
Windows Server
SQL Server
CFTV
Controle de Acesso
Kibana
Áreas de foco
- APIs e middleware em Python (Django/FastAPI)
- Pipelines de ingestão e processamento de eventos
- Modelagem estatística e detecção de anomalias
- Infraestrutura de controle de acesso, CFTV e SQL Server
Idiomas
- Inglês Avançado
- Espanhol Intermediário
Experiência profissional
Administrador de Sistemas de Controle de Acesso e CFTV
Global Advising
- Administração de sistemas integrados de Controle de Acesso e CFTV em múltiplos edifícios corporativos.
- Gerenciamento de infraestrutura crítica envolvendo servidores, SQL Server, controladoras e plataformas de monitoramento.
- Desenvolvimento de APIs e middleware em Python (FastAPI/Django) para ingestão, normalização e análise de dados.
- Construção de pipelines de processamento e indexação de eventos com análise de bases de milhões de registros.
- Implementação de modelos de detecção de anomalias (Markov, entropia e classificação supervisionada).
Professor Substituto - Técnico em Equipamentos Biomédicos
Instituto Federal de Brasília (IFB)
- Ministração de disciplinas nas áreas de eletrônica e equipamentos biomédicos.
- Apoio a projetos técnicos e de pesquisa.
Estágio - Infraestrutura de Redes
Tribunal de Contas da União (TCU)
- Administração de roteadores, switches, redes sem fio e firewall.
- Manutenção da infraestrutura de rede em âmbito nacional.
- Suporte a sistemas críticos de comunicação.
Engenharia de dados
- Desenvolvimento de pipelines de ingestão utilizando Python.
- Processamento e indexação de logs e eventos.
- Uso de Redis para processamento em tempo real.
- Estruturação de fluxos compatíveis com Airflow para orquestração de tarefas.
- Integração com mecanismos de autenticação (conceitos compatíveis com Keycloak).
- Organização de dados para armazenamento distribuído (conceitos aplicáveis a Hadoop e MinIO).
Arquitetura de dados
- Modelagem relacional (SQL Server) e estruturação de dados para análise massiva.
- Indexação e busca com conceitos de Elasticsearch/OpenSearch/Solr.
- Desenvolvimento de dashboards analíticos (Kibana).
- Análise estatística em Python e R.
Machine learning
- Modelos preditivos de classificação e regressão.
- Detecção de anomalias supervisionada e não supervisionada.
- Uso de scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
- Avaliação de viés algorítmico e fairness.
- Explicabilidade (feature importance, SHAP e análise de contribuição).
- Validação cruzada, métricas de desempenho e análise estatística.
Competências técnicas
Linguagens
Python
C
C#
SQL
R
LaTeX
Machine Learning
scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Pandas
NumPy
Big Data e Indexação
Redis
Elasticsearch
OpenSearch
Solr
Kibana
Orquestração e Dados
Airflow (conceitos)
Hadoop (conceitos)
MinIO
Infraestrutura
Linux (Ubuntu)
Windows Server
SQL Server
Formação acadêmica
Doutorado em Ciência da Computação - PPGI
Universidade de Brasília (UnB)
- Linha de pesquisa: Machine Learning aplicado à detecção de anomalias em sistemas de controle de acesso.
- Ênfase em modelagem probabilística, Cadeias de Markov, aprendizado semi-supervisionado e fairness algorítmica.
Mestrado em Engenharia Elétrica - PPGEE
Universidade de Brasília (UnB)
- Área de concentração: Telecomunicações e Redes de Comunicação.
Graduação em Engenharia Elétrica
Universidade de Brasília (UnB)
Intercâmbio acadêmico em Engenharia Elétrica
Illinois Institute of Technology (Chicago, EUA)