🎓 Graduando em Ciência da Computação pela UFCG (previsão: dez/2027) 🤖 AI Engineer | LLMs, Agentes de IA e RAG | Pesquisador em IA no LACINA (UFCG) 🏅 Medalha de Ouro na Olimpíada Brasileira de Inteligência Artificial (2023)

Construo sistemas de IA que saem do protótipo e chegam à produção: agentes baseados em LLMs, pipelines de RAG e modelos de machine learning explicáveis, com foco em eficiência, qualidade e impacto real.

• Agentes de IA e LLMs: orquestração de fluxos de várias etapas (LangGraph, MCP), com avaliação de qualidade, guardrails e observabilidade
• RAG e busca semântica: pipelines com embeddings, recuperação e geração para extrair e interpretar informação de documentos não estruturados
• Machine Learning aplicado: modelagem, treinamento e avaliação de modelos preditivos e ensembles, com IA explicável (SHAP, LIME)
• MLOps e LLMOps: deploy, monitoramento e operação de modelos e agentes em produção
• Back-end e APIs: APIs RESTful, integração com bancos de dados e sistemas escaláveis
• NLP, séries temporais e visão computacional

LegisZap: assistente de IA conversacional (Whatsapp, Telegram, CLI e áudio) que explica o processo legislativo brasileiro sem "juridiquês". Usa agentes de busca na web e cliente MCP para consultar fontes atualizadas em domínios confiáveis (gov.br, camara.leg.br, senado.leg.br), mantém o contexto da conversa e adapta o tom e o nível de leitura ao público.

pdf_extractor: extração de dados estruturados de PDFs com foco em custo e eficiência. Extração local e heurísticas resolvem a maior parte, e o LLM entra só nos campos que faltam. Cache em SQLite e API REST em Flask com endpoints em lote e streaming.

NUCA Picuí: assistente conversacional que realiza triagem para verificação de elegibilidade para participação dos programas sociais e orienta os próximos passos. A arquitetura separa a interpretação da conversa da regra de negócio, que roda em uma API Flask com validação de entrada e gerenciamento de regras, e permite evoluir mensagens e fluxos sem alterar a página. Produto real para um público real, criado e mantido por quem liderou o conselho.

Credit-Card-Fraud-Detection: detecção de fraude em transações de cartão, com tratamento de desbalanceamento de classes e avaliação por precisão, recall e ROC-AUC.

calculador_rotas: projeto da disciplina de IA que calcula rotas com A* sobre dados reais do OpenStreetMap, com heurística geodésica e mapas interativos em Folium. Arquitetura modular (SOLID), com testes e análise estática.

Benchmarks_Estrutura_De_Dados: benchmarks com JMH que comparam o desempenho empírico de estruturas de dados com a complexidade teórica.

📄 Publicação: Almeida, D. How Effectively Do LLMs Automate Data Analysis? A Comparative Study with ChatGPT's Data Analyst, Grok, and Qwen. Journal of Information and Data Management (JIDM), 2026.

Linguagens e back-end

IA, LLMs e agentes

Dados

Infraestrutura e operação (MLOps / LLMOps)

• assumo o problema do início ao fim e entrego
• protótipo primeiro, escala depois
• foco no essencial que move o resultado
• uso IA no estudo e no desenvolvimento
• sou aberto ao feedback franco, com respeito, e colaboração