Educação

Skills

Linguagens: Python, Javascript/Typescript

Bibliotecas & Frameworks: FastAPI, Flask, Celery, Vue.js, SQLAlchemy, Alembic, Pytest, PyMongo, MongoEngine

Mensageria: RabbitMQ

Banco de dados: PostgreSQL, MongoDB, Redis

Infraestrutura: Docker, Docker Compose, Cloud SQL, Cloud Functions, Cloud Storage

Monitoramento: OpenObserve, Sentry, Grafana

Experiência

Trabalhei no produto de ponto e RH da Pontotel, conduzindo a migração do front-end de AngularJS para Vue.js e atuando no back-end em Python/Flask com MongoDB (PyMongo e MongoEngine), além de lidar com chamados de clientes no front e back.

Após a migração, passei a desenvolver novas funcionalidades com FastAPI, em arquitetura baseada em DDD (Domain-Driven Design) e Clean Code; utilizei Celery, RabbitMQ e Redis, além de integrar as aplicações a serviços do GCP (Cloud SQL, Cloud Functions e Cloud Storage).

Em seguida, fui alocado para um novo produto de gestão de alocação de profissionais, mantendo a mesma base arquitetural. Com PostgreSQL como banco principal, atuei principalmente com SQLAlchemy e Alembic para migrations, desenvolvendo funcionalidades, melhorias de desempenho e criando o pipeline de CI com GitHub Actions.

Por fim, retornei ao produto principal em papel mais sênior, atuando em planejamento técnico e de novas funcionalidades, revisão de código e entrevistas. Apoiei a equipe na análise de chamados de clientes, conduzindo investigações e decisões técnicas com foco em reduzir reincidência. Contribuí na migração de parte dos modelos de MongoDB para PostgreSQL e no monitoramento com OpenObserve, Sentry e Grafana.

Desenvolvi uma aplicação web em Vue.js com Vuetify e uma API REST em Node.js para um cliente do setor de energia eólica, recebendo e processando dados de sensores. Criei dashboards e relatórios interativos e contribuí para um aplicativo mobile em NativeScript-Vue integrado ao mesmo ecossistema.

Desenvolvi firmware em C para microcontroladores MSP430 e Atmel em um protótipo de equipamento médico voltado para diagnósticos rápidos. Implementei comunicação Bluetooth e interface LCD para feedback em tempo real, além de contribuir em protótipos experimentais, incluindo um simulador de coração artificial e um sistema de rastreamento de movimentos usando Python e Raspberry Pi.