Gabriel Cavalcante de Jesus Oliveira

Engenheiro de Software — Fullstack, IA/ML & Cloud

Resumo Profissional

Engenheiro de Software orientado a resultados com anos de experiência especializado em desenvolvimento full-stack moderno e uma sólida base em tecnologias de IA/ML e cloud. Comprovada expertise em construir aplicações web acessíveis e de alto desempenho usando React.js, Next.js, TypeScript, FastAPI. Apaixonado por aprender coisas novas e construir coisas úteis e que fazem a diferença. Muita familiaridade em áreas de IA (Inteligência Artificial), como aprendizado de máquina, Visão Computacional, NLP, para resolver problemas complexos, com experiência prática desde o desenvolvimento de modelos até a implantação na AWS. Um colaborador em equipe adepto a metodologias Ágeis, ansioso para contribuir com projetos full-stack e soluções inovadoras de IA e cloud computing.

Habilidades Técnicas

Acessibilidade (WCAG) Algoritmos APIs REST Aprendizado de Máquina AWS Cloud Computing Banco de Dados Cálculo Diferencial e Integral CSS3 Deep Learning Desenvolvimento Web Docker Engenharia de Prompt Engenharia de Software Express.js FastAPI Gerência de Projetos Git HTML5 IA Generativa Interação Homem-Computador JavaScript Jest LangChain Linguagem de Programação Orientada a Objetos Manutenção de Computadores Montagem de Computadores Multimídia e Hipermídia Next.js Node.js OpenCV Padrões de Projetos PostgreSQL Processamento de Linguagem Natural Python React.js Redes de Computadores Redes Neurais Convolucionais ScikitLearn Sistemas Operacionais SQL Tailwind CSS TensorFlow TypeScript Visão Computacional

Experiência Profissional

Desenvolvedor Fullstack

Newnet Out 2025 — Atual

Remoto · Jacobina, BA

Atuo em todo o ciclo de desenvolvimento de soluções digitais, da concepção à manutenção. Minha experiência abrange:

  • Back-end: Planejamento, arquitetura, documentação, implementação e manutenção de APIs RESTful robustas e escaláveis, garantindo segurança de dados, performance e integridade.
  • Front-end: Planejamento, arquitetura, documentação, implementação e manutenção de Interfaces de Usuário (UI) modernas, responsivas e focadas na experiência do usuário (UX), utilizando as melhores práticas do setor.

Desenvolvedor Frontend

Eruda Out 2023 — Abr 2025

Remoto · Jacobina, BA

  • Desenvolvi e mantive interfaces de usuário modernas, fluidas e acessíveis usando tecnologias de ponta.
  • Garanti designs dinâmicos, performáticos e responsivos alinhados com modelos de alta fidelidade.
  • Colaborei com equipes multifuncionais para entregar experiências de usuário perfeitas.

Estagiário em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Compass UOL Out 2024 — Mar 2025

Remoto · Passo Fundo, RS

  • Completei uma extensiva trilha de aprendizado cobrindo NLP, Redes Neurais Artificiais, Deep Learning e Computação em Nuvem AWS.
  • Implementei modelos de IA para aplicações do mundo real, incluindo chatbots e reconhecimento óptico de caracteres (OCR).
  • Trabalhei em projetos práticos para aplicar conhecimento teórico em IA e tecnologias de cloud.

Suporte Técnico e Integração

Infotec Nov 2022 — Abr 2023

Presencial · Jacobina, BA

  • Montei, mantive e configurei computadores e periféricos.
  • Gerenciei integrações de sistemas, incluindo configurações de rede e banco de dados.
  • Forneci suporte técnico para garantir operações contínuas e confiabilidade do sistema.

Estagiário Licenciando em Ciências da Computação

Colégio Armando Xavier de Oliveira Out 2025 — Mar 2026

Presencial · Jacobina, BA

  • Elaborei planos de aula, materiais de ensino e recursos pedagógicos para educação em Ciência da Computação.
  • Ministrei aulas de Ciência da Computação.
  • Conduzi atividades de aprendizagem e desenvolvimento para alunos da EJA (Educação de Jovens e Alunos).

Estagiário Licenciando em Ciências da Computação

Colégio Municipal de Jacobina Abr 2024 — Set 2024

Presencial · Jacobina, BA

  • Elaborei planos de aula, materiais de ensino e recursos pedagógicos para educação em Ciência da Computação.
  • Ministrei aulas de Ciência da Computação.
  • Conduzi atividades de aprendizagem e desenvolvimento para alunos do Ensino Fundamental.

Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica

CAPES Nov 2020 — Mai 2022

Híbrido · Jacobina, BA

  • Preparei planos de aula, materiais de ensino e recursos pedagógicos para educação em Ciência da Computação.
  • Conduzi workshops e outras atividades relacionadas ao ensino para apoiar a aprendizagem dos alunos.
  • Contribuí para pesquisa e desenvolvimento acadêmico na área de Ciência da Computação.

Formação Acadêmica

Bacharelado em Ciência da Computação 2019 — Atual

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA), Jacobina

Certificações

  • Gen AI Technical Certified — (2024)
  • AI-Assisted Certified Professional — (2024)
  • Agile-Certified Fast Inception with AI Cockpit — (2024)

Projetos

Interior Design

Landing page responsiva, moderna e fluida que mostra projetos de design de interiores, desenvolvida usando tecnologias e metodologias de ponta como Next.js, Tailwind CSS, TypeScript, Git, Github, Docker, Scrum e mobile first.

Fashion Blog

Blog de moda responsivo, moderno e fluido que mostra projetos de design de interiores, desenvolvido usando tecnologias e metodologias de ponta como Next.js, Tailwind CSS, TypeScript, Git, Github, Docker, Scrum e mobile first.

Then Crust Pizza

Landing page responsiva, moderna e fluida que mostra tipos de pizza à venda, desenvolvida usando tecnologias e metodologias de ponta como Next.js, Tailwind CSS, TypeScript, Git, Github, Docker, Scrum e mobile first.

Celebrity Face Recognition

Sistema de reconhecimento facial de celebridades construído usando deep learning. Ele aproveita uma Rede Neural Convolucional para identificar indivíduos de um conjunto de imagens de celebridades.

Recommendation System

Este projeto demonstra a criação de um sistema de recomendação de imagens baseado em conteúdo. Ele aproveita um modelo de deep learning VGG16 pré-treinado para extrair vetores de características significativos das imagens.

Object Detection With YOLO

Este projeto demonstra como treinar um modelo de detecção de objetos YOLOv8 para detectar vários tipos de frutas. O processo envolve carregar um modelo YOLOv8 pré-treinado, treiná-lo em um conjunto de dados personalizado de frutas e avaliar seu desempenho.

Idiomas

  • Português (nativo)
  • Inglês (avançado)