Sou Machine Learning Engineer com foco em computação científica, otimização de performance em Python e construção de pipelines escaláveis.
Formado em Física (USP) e cursando MBA em Data Science & Analytics (USP/ESALQ).
Atuo na interseção entre engenharia, modelagem matemática e alto desempenho, com ênfase em:
- pipelines sólidos e reprodutíveis
- vetorização, matrizes esparsas e otimizações avançadas
- grafos e análise estrutural
- engenharia de software aplicada a ML
Machine Learning & Modelagem:
Classificação, regressão, séries temporais, engenharia de atributos, validação cruzada, testes estatísticos.
Python & Performance:
Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, NetworkX, álgebra linear esparsa, profiling e otimização vetorial.
Dados & Automação:
SQL, Power BI, Excel/VBA, Shell Script, integrações com ERP (SAP B1).
DevOps & Infra:
Git, Docker, GitHub Actions, publicação em PyPI.
Computação Científica:
Simulações numéricas, algoritmos em grafos, Julia, análise estrutural.
Biblioteca Python publicada no PyPI para leitura, manipulação e reconstrução de arquivos binários .mod.
Foco em parsing estruturado, encoder binário, arquitetura limpa e empacotamento profissional.
Transformação de séries financeiras em grafos de visibilidade, extração de métricas topológicas e modelagem com ML.
Materiais, simulações e projetos públicos sobre computação científica, Python e Julia.
Computação científica, algoritmos em grafos, otimização, desempenho em Python, modelagem matemática e engenharia de ML.
Se quiser conversar sobre dados, ciência ou algoritmos, será um prazer! 🚀