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Jefferson Santana Nogueira

> Olá, eu sou Jefferson

Arquitetando o Futuro com Inteligência

Estudante de Ciência da Computação focado em IA, Machine Learning e MLOps. Transformo dados em sistemas que resolvem problemas reais.

São Paulo, BrasilAberto a estágio · Remoto ou híbrido
Ver ProjetosBaixar CVEntre em Contato
IA & ML
Ciência de Dados
MLOps

Sobre Mim

Sou estudante de Ciência da Computação (6º semestre) no Senac SP, com foco em Machine Learning e MLOps. Construo projetos completos do zero ao deploy, combinando modelagem, engenharia de dados e boas práticas de produção. Finalista da Apple Developer Academy 2025.

Minha motivação vem da junção entre curiosidade científica e engenharia: gosto de entender como as coisas funcionam, modelar problemas com precisão e transformar ideias em sistemas que funcionam na prática.

Busco oportunidades de estágio, projetos e colaboração em IA/ML aplicada, enquanto evoluo para atuar como Machine Learning Engineer / Data Scientist.

InovaçãoResolução de ProblemasAprendizado ContínuoFoco em Impacto
jsn@dev — ~/portfolio
jsn@dev:~$

Stack Técnica

Ferramentas que uso para construir sistemas de IA de ponta a ponta.

Linguagens

  • Python
  • JavaScript
  • C
  • C#
  • SQL
  • Bash

ML & Dados

  • Scikit-learn
  • Pandas
  • NumPy
  • MLflow

MLOps & Backend

  • FastAPI
  • Docker
  • GitHub Actions
  • CI/CD
  • REST APIs

Infra & Cloud

  • Linux (WSL2)
  • Git
  • AWS
  • GCP
@JeffersonSNog

Áreas de Interesse

Inteligência Artificial

Sistemas inteligentes que se adaptam, aprendem e evoluem para resolver desafios reais.

Ciência de Dados

Extrair insights significativos de dados complexos para impulsionar decisões estratégicas.

Machine Learning

Modelos robustos e algoritmos que revelam padrões invisíveis ao olho humano.

Projetos em Destaque

MLOps

PredictOps Pipeline

Pipeline MLOps de ponta a ponta para detecção de anomalias industriais sobre o dataset AI4I 2020, com FastAPI, MLflow e Docker, monitoramento de data drift e deploy contínuo (CI/CD).

pythondockerfastapimlflowci

problem > Falhas industriais custam milhões e são detectadas tarde demais.

solution > Pipeline reprodutível: ingestão → treinamento → serving via API → monitoramento de drift.

FastAPIMLflowDockerScikit-learnPandas
Ver no GitHubEstudo de caso

Métricas-chave

0.89
F1-Score
0.97
AUC
Docker Hub
Deploy
GitHub Actions
CI/CD

Arquitetura

DataTrainingMLflowFastAPIMonitorend-to-end MLOps pipeline

MLOps

Sales Report Automation

Pipeline de geração automática de relatórios de vendas com Pandas e OpenPyXL, envio agendado por e-mail (SMTP) e execução programada.

pythonwip

problem > Relatórios manuais consomem horas e atrasam decisões comerciais.

solution > Automação end-to-end: leitura de dados → geração de Excel → envio agendado por e-mail.

PythonPandasOpenPyXLsmtplibschedule
Ver no GitHubEstudo de caso

Work in progress

Pandas · OpenPyXL · SMTP · schedule

Formação & Trajetória

Formação

  1. Bacharelado em Ciência da Computação

    02/2024 — 12/2027

    Centro Universitário Senac SP · 6º semestre

    Foco em Algoritmos, Estatística, Estruturas de Dados e IA aplicada. Projetos práticos em ML, engenharia de dados e MLOps.

  2. Finalista — Apple Developer Academy (Senac)

    2025

    Processo seletivo com desafios técnicos de desenvolvimento

    Avancei até a etapa final do programa, competindo com centenas de candidatos em desafios práticos de engenharia de software.

Certificações & Cursos

  • Google Data Analytics Certificate — Coursera
  • Harvard CS50: Introdução à Ciência da Computação — edX
  • IA para Dispositivos IoT — Trilha TIC Senac
  • Dominando Algoritmos em C — Trilha TIC Senac
  • Cambridge English B2 First (FCE) — Inglês Fluente
  • Italiano A1/A2 · LIBRAS Básico
now

Estudando Agora

Áreas em que estou aprofundando ativamente para o próximo passo.

Deep Learning & PyTorch

Redes neurais, arquiteturas modernas e treino em GPU.

LLMs & RAG

Fine-tuning, embeddings e pipelines de recuperação com contexto.

Kubernetes & AWS

Orquestração de containers e deploy de modelos em cloud.

Filosofia

Acredito em tecnologia com propósito: sistemas eficientes, transparentes e mensuráveis. Meu objetivo é aplicar IA para transformar dados em decisões que realmente melhoram processos e vidas.

Entre em Contato

Vamos Conectar

Estou aberto a estágios, projetos e colaborações em IA/ML. Respondo em até 24h.