Matheus Gonçalves da Silva

Resumo

Desenvolvedor de software com foco em IA, com pipelines, APIs e bancos de dados em produção na indústria de medição de gás. Integrei 6 bancadas de ensaio por onde passam 15 mil+ medidores/mês e atuo com telemetria de 30 mil+ medidores em campo. Construo produtos com LLMs e embeddings e treinei redes neurais em PyTorch. Pós-graduando em Machine Learning Engineering na FIAP.

Experiência

Analista de Produto, Tecnologia e Desenvolvimento | Aepio | 03/2026 – atual

• Desenvolvi a API REST em Python que integra 6 bancadas de ensaio ao servidor central. Por elas passam 15 mil+ medidores/mês, com aprovação verificada automaticamente.
• Migrei os dados de ensaio de lote diário para tempo real, eliminando 1 h/dia de extração manual da equipe de Qualidade.
• Desenvolvi sistemas e análises de telemetria para uma frota de 30 mil+ medidores em campo.
• Modelei os bancos de produção e telemetria (MySQL, SQL Server), construí dashboards, validadores automáticos de ensaio e apps de suporte em campo.
• Integrei LLMs (Claude, Codex) ao fluxo diário de engenharia.

Assistente de Laboratório | Aepio | 05/2025 – 02/2026

Operador Nível 3 | Aepio | 09/2024 – 04/2025

Operador Nível 1 | Aepio | 06/2024 – 08/2024

Auxiliar de Laboratório | Aepio | 01/2024 – 05/2024

• Nos cargos de laboratório: calibração e ensaio de medidores de gás.

Projetos

Desenho | Python, PyTorch, CNN, TypeScript

Treinei uma rede convolucional com 240 mil desenhos do Quick, Draw!, com 93,1% de acerto em 30 mil desenhos de teste de 30 categorias. Apliquei quantização int8 e inferência no navegador.

Sinalo | Python, Scraping, Embeddings, LLM

Desenvolvi um produto, em lançamento, que coleta posts públicos e os classifica por embeddings e score, usando o LLM só nos candidatos filtrados para reduzir custo.

Gotem | Python, FastAPI, Postgres, RLS, pytest

Desenvolvi um produto, em lançamento, que busca cópias de infoprodutos na web, com varreduras em fila, comparação de texto e imagem e isolamento de clientes por Row Level Security.

Embalo | TypeScript, Next.js, Supabase, Stripe

Desenvolvi um programa de afiliados para SaaS, em lançamento, com comissões calculadas a partir de eventos de pagamento no Stripe.

Formação

• Pós-graduação em Machine Learning Engineering | FIAP | 08/2026 – 07/2027 (em andamento)
• Análise e Desenvolvimento de Sistemas | Centro Universitário Cesuca | Conclusão em 12/2025

Habilidades

• ML & IA: LLM, Embeddings, Machine Learning, PyTorch, Redes neurais, CNN, Sentence Transformers
• Dados: Pipelines de ingestão, Telemetria IoT, SQL, MySQL, SQL Server, Postgres, Modelagem de dados
• Backend: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Filas de tarefas, APIs REST
• Frontend: TypeScript, React, Next.js, Tailwind
• Infra & qualidade: Git, Docker, Fly.io, Cloudflare, Supabase (RLS), pytest, Vitest, ruff

Idiomas

• Português: nativo
• Inglês: avançado