PROJETOS SELECIONADOS
Tecnologia criada com uma razão prática.
Projetos pessoais e acadêmicos que demonstram visão de produto, engenharia segura, modelagem de dados e machine learning aplicado.
LOCAL / PRIVADO / VALIDADO
PRODUTO DE IA LOCAL
CodeCVI Agent
Um fluxo de IA privado e prático, concebido como produto real e não como uma coleção desconectada de funcionalidades.
O problemaCandidaturas exigem comparação, reescrita e gestão repetitiva de documentos, enquanto os dados do CV são pessoais e muitas vezes enviados a serviços externos.
A abordagemUnificar análise de CV, correspondência, lacunas, validação, personalização, cartas, acompanhamento e privacidade numa arquitetura local-first.
O resultado atualUm MVP ativo em Docker com autenticação, PostgreSQL, Redis, serviços FastAPI, fluxo React e geração local Qwen 2.5 através do Ollama.
Por que é relevante profissionalmenteDemonstra arquitetura consciente da privacidade, IA responsável, design de fluxos e cuidado com informações pessoais.
MODELAR / CONSULTAR / TRANSACIONAR
MODELO RELACIONAL
Gestão de colaboradores em SQL
Um projeto relacional baseado em questões realistas sobre funcionários, departamentos, geografia, clientes e vendas.
O problemaRelatórios operacionais exigem estruturas ligadas e consultas que respondam a questões sem duplicar ou codificar dados manualmente.
A abordagemProjetar um modelo empresarial de 11 tabelas e resolver histórias com joins, subconsultas, agregação, agrupamento, variáveis e transações.
O resultado atualNove histórias principais e quatro adicionais concluídas, incluindo remuneração, pessoal regional, vendas e alterações transacionais.
Por que é relevante profissionalmenteDemonstra modelagem relacional, lógica de relatórios e consultas transferíveis para dados de pessoas e sistemas HRIS.
DESIGN / CONTEÚDO / ENTREGA
PLATAFORMA WEB EM PRODUÇÃO
Plataforma de portfólio multilíngue
O caso de engenharia reutilizável por trás deste site: identidade, conteúdo, idiomas, gestão e alojamento tratados como um produto.
O problemaUm portfólio torna-se difícil de manter quando conteúdo, traduções, certificados, implantação e apresentação são geridos separadamente.
A abordagemCombinar Next.js tipado, três idiomas, Sanity Studio, navegação acessível, movimento responsivo e saída compatível com Cloudflare.
O resultado atualUm template orientado à produção com arquitetura documentada, fallback local, schemas CMS, metadados, testes e implantação repetível.
Por que é relevante profissionalmenteDemonstra responsabilidade de produção, arquitetura multilíngue, acessibilidade, implantação e conteúdo sustentável.
TRÁFEGO / CLASSIFICAR / RESPONDER
KIT DE CIBERSEGURANÇA
Detecção de malware Android
Um toolkit prático de cibersegurança que transforma um modelo de classificação em fluxos que uma pessoa pode operar.
O problemaMalware Android pode surgir em datasets, capturas de rede ou tráfego ao vivo, e cada fonte requer um fluxo de análise diferente.
A abordagemAplicar uma base LightGBM à análise de ficheiros, classificação PCAP e tráfego USB ao vivo através de aplicações gráficas Python.
O resultado atualTrês caminhos operacionais: análise CSV/XLSX, inspeção PCAP e classificação em tempo real com Scapy e PyShark.
Por que é relevante profissionalmenteDemonstra rigor analítico, testes reproduzíveis, avaliação de modelos e consciência de segurança.
COMPARAR / AVALIAR / APRENDER
PESQUISA UNIVERSITÁRIA
Análise de algoritmos ML/DL
Investigação final comparando machine learning, deep learning e ensembles híbridos para classificar tráfego Android.
O problemaUma precisão elevada não revela qual família de modelos equilibra melhor desempenho, generalização e avaliação prática.
A abordagemAvaliar modelos ML, DL e híbridos com accuracy, precisão, recall, F1, ROC-AUC, curvas precision-recall e matrizes de confusão.
O resultado atualUm quadro comparativo cujo melhor ensemble ML documentado atingiu 99,3% de accuracy e 99,2% de F1 no dataset do projeto.
Por que é relevante profissionalmenteDemonstra comparação baseada em evidências, disciplina de avaliação e comunicação de trade-offs técnicos.
REGRAS / SERVIÇO / GARANTIA
SERVIÇO JAVA TESTADO
Sistema bancário
Um projeto Java orientado a serviços que expressa operações financeiras como lógica de domínio clara e verificável.
O problemaOperações bancárias devem preservar regras e alterações de estado previsíveis; pequenos erros podem produzir saldos incorretos.
A abordagemSeparar responsabilidades com Java orientado a objetos, gerir o build com Maven e verificar serviços com JUnit e Mockito.
O resultado atualUm sistema bancário pessoal documentado que demonstra funcionalidade central, raciocínio de serviços e testes automatizados.
Por que é relevante profissionalmenteDemonstra lógica de serviço confiável, testes automatizados e tratamento disciplinado de operações com mudança de estado.