Desenvolvimento orientado a performance, código limpo e foco em entrega de valor de ponta a ponta.
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Iniciei minha jornada como Level Designer 3D em uma startup de desenvolvimento de jogos aos 17 anos, onde rapidamente evoluí para outras frentes criativas e técnicas, desde o design de texturas até a programação de mecânicas para jogos em terceira pessoa. No mesmo ano, ingressei no curso de Ciência da Computação na Universidade Estadual de Maringá (UEM), o que me permitiu aprofundar minha grande paixão pela tecnologia através de pilares fundamentais como Teoria da Computação, Análise de Complexidade de Algoritmos, Redes, Criptografia e Inteligência Artificial.
Atualmente, foco minha expertise no Desenvolvimento Web de alta performance, unindo essa base acadêmica rigorosa à criação de soluções modernas e escaláveis. Além disso, atuo ativamente na integração de Inteligência Artificial (IA) em fluxos de trabalho e produtos, utilizando modelos avançados e algoritmos de Machine Learning para resolver problemas complexos e otimizar a experiência do usuário. Minha trajetória reflete essa transição contínua entre a engenharia de software clássica e as tecnologias emergentes que moldam o futuro.
Valorizo colaboração próxima com produto e negócio, transformando requisitos em soluções técnicas claras, mensuráveis e sustentáveis para o longo prazo, sem perder velocidade de entrega.
Formação Acadêmica: Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM), com conclusão em 12/2024.
Idiomas: Inglês (Intermediário), Espanhol (Básico) e Francês (Básico).
Autônomo
Foco em Backend (FastAPI, Flask) e Inteligência Artificial (Deep Learning, Vision Computacional, Séries Temporais) usando TensorFlow e PyTorch.
Autônomo
Desenvolvimento end-to-end com React, Angular, TypeScript, Node.js e Tailwind CSS.
Autônomo
Criação de mecânicas 3D em C++ e Blueprints, sistemas multiplayer e simuladores de física de alta precisão.
AST Games Studios
Implementação de sistemas de rede e arte técnica (Blender, Substance Painter) para Desktop, Consoles e Mobile.
Combino base sólida em engenharia de software com prática contínua em arquitetura de aplicações, modelagem de dados e integração de sistemas.
Machine Learning, Deep Learning (CNNs, RNNs, MLPs), TensorFlow, PyTorch, SQL, NoSQL
Python (FastAPI/Flask), Node.js, TypeScript, React, Angular, Tailwind CSS
Unreal Engine, Unity, C++, C#, Blueprints, Multiplayer, VR
Esta seleção reúne projetos construídos com foco em arquitetura, confiabilidade operacional e decisões técnicas orientadas a contexto real.
Zig 0.14+ • HTTP/1.1 • Parser manual • Connection Pool • Métricas em tempo real
Servidor HTTP/1.1 low-level em Zig com parser escrito manualmente, workers fixos e isolamento entre accept/processamento para reduzir overhead e manter previsibilidade operacional.
TypeScript 5.8 • WebGL2 • Spatial Hashing • Instancing GPU • API Tipada
Engine de partículas em tempo real, agnóstica a framework, com runtime imperativo, renderização WebGL2 e foco em simulações interativas de alta performance para web.
Elixir 1.16+ • Phoenix 1.7+ • PostgreSQL 14+ • Vue 3 • Phoenix Channels
Plataforma de operações aeroportuárias em tempo real com API Phoenix, autenticação stateless por token assinado e console web em Vue 3 com atualização contínua via eventos.
Base editorial criada para conectar artigos, projetos e oportunidades reais de negócio com foco em descoberta orgânica.
Pilar: Front-end
Estrutura prática para evoluir uma landing page em canal de conteúdo sem perder performance, semântica e manutenção.
Ler artigoPilar: Python + Dados
Guia de arquitetura para automação e APIs orientadas a dados com foco em previsibilidade e observabilidade.
Ler artigoPilar: Games
Decisões técnicas para reduzir retrabalho em jogos multiplayer e acelerar novas entregas com componentes reutilizáveis.
Ler artigoPorque o GitHub funciona como vitrine técnica e histórico público de evolução: além da interface, é possível ver repositórios, decisões de arquitetura e organização do código.
Não. Os artigos vivem no repositório portfolio-blog e são consumidos por fetch via GitHub Raw, permitindo atualizar conteúdo sem republicar todos os portfólios.
Não. A proposta é mostrar raciocínio de engenharia: estrutura de pastas, documentação, dados externos, integração com GitHub como CMS e preocupação com manutenção.
Sim. Sempre que possível, mantenho os repositórios organizados para leitura técnica, com README, estrutura clara e separação entre interface, conteúdo e dados.
O conteúdo bruto fica em repositórios dedicados, como portfolio-blog, e os portfólios consomem arquivos JSON e Markdown pelas URLs Raw do GitHub.
Sim. Como o conteúdo está desacoplado da interface, outros layouts podem consumir os mesmos dados sem duplicar posts ou depender de um build central.
Use o e-mail ou GitHub no bloco de contato. Contexto do projeto, objetivo e prazo ajudam a responder com próximos passos mais claros.
Estou aberto a oportunidades em projetos web, backend Python e soluções com IA aplicada.