Lucas Gomes Leria

Técnico em TI - Tecnólogo em Banco de Dados

lucasleria17@gmail.com +55 11 94573-5280 Guarulhos, SP Portfólio linkedin.com/in/lucasleria github.com/lucasgleria

Objetivo Profissional

Busco uma posição Júnior em Inteligência Artificial (IA) ou Machine Learning (ML) que exija proatividade e fome por desafios! Com background em Banco de Dados e Técnico em TI, possuo as habilidades fundamentais em Python e SQL para o desenvolvimento e implementação de modelos, otimização de data pipelines e processos de automação. Meu principal diferencial é a mentalidade de resolução de problemas: sou persistente, autônomo e busco o aprendizado contínuo, visando contribuir de forma mensurável para a inovação da empresa, sempre com o compromisso com a Proteção de Dados e a excelência na execução.

Habilidades Técnicas

Principais Focos

Data Science, Machine Learning & IA

Data Engineering & Banco de Dados

Desenvolvimento Core & MLOps

Conceitos de Engenharia de Software

Ferramentas de Negócio

Data Science, Machine Learning & IA

Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch).
Deep Learning (TensorFlow/Keras, Redes Siamesas, LSTM, OpenCV).
Visão Computacional & NLP (EasyOCR, Tesseract, Mediapipe, NLTK).
IA Generativa (Google Gemini API, Conceitos de LLMs).
Algoritmos de ML (Regressão, Classificação, Clustering).

Data Engineering & Banco de Dados

SQL (MySQL, PostgreSQL, Sqlite3).
Bancos NoSQL & Grafo (MongoDB, Neo4j).
ETL & Data Pipelines (Conceitos e implementação em projetos).
Business Intelligence (Power BI e Qlik Sense - Básico).

Desenvolvimento Core & MLOps

MLOps (Docker, FastAPI, Prometheus, Grafana, Orquestração de Containers).
Linguagens Core (Python, JavaScript, R, Java, PHP, TypeScript).
Versionamento (Git, GitHub).
Frameworks Web & APIs (Django, Flask, FastAPI, React, Next.js).

Conceitos de Engenharia de Software

Metodologias Ágeis (Agile, SCRUM).
Princípios (SOLID, CRUD, UML).

Ferramentas de Negócio

Pacote Office (Excel, Power BI).
CRM (HubSpot, Rubeus) e UX Design (Figma, Canva).

Projetos Relevantes

Deep Learning & Visão Computacional

Protótipo de Verificação Biométrica (Signature Recognizer): Implementação de uma Rede Siamêsa com Triplet Loss para detecção de similaridade e verificação de autenticidade de assinaturas manuscritas no dataset CEDAR.
Tecnologias: Python, PyTorch, Scikit-learn, Numpy, Pandas, Google Colab.
Foco/Impacto: Demonstração de Deep Learning aplicado à segurança/biometria e conhecimento em Aprendizado por Similaridade.

Sistema de Comunicação Inclusiva (LibraVoice): Software de extensão acadêmica que utiliza Visão Computacional e LSTM para reconhecimento de gestos em Libras em tempo real, realizando a conversão simultânea para texto e voz.
Tecnologias: Python, TensorFlow, Mediapipe, Numpy, OpenCV.
Foco/Impacto: Aplicação de IA/ML na resolução de problemas sociais (inclusão de PCDs) com pipeline completa: Gesto → Texto → Voz.

Gerenciamento Farmacológico com OCR Multi-Engine (Mednizer): Sistema que utiliza OCR (EasyOCR/Tesseract) e Visão Computacional para automação da extração e cadastro de dados de medicamentos a partir de imagens, com CRUD e GUI.
Tecnologias: Python, EasyOCR, Tesseract, OpenCV, NLTK, Sqlite3, PysimpleGUI.
Foco/Impacto: Automação de processos operacionais, redução de erro manual e aplicação de IA em lógica de negócio (farmacológica).

Game AI - Jogo de Xadrez com Minimax: Criação de um jogo Player vs AI, implementando o algoritmo Minimax com Poda Alpha-Beta e integração com o motor Stockfish para níveis de dificuldade avançados.
Tecnologias: Python, Pygame, Algoritmos de Busca Heurística.
Foco/Impacto: Demonstração de conhecimento em Algoritmos de IA Clássica, Otimização e Engenharia de Software.

Data Science & Decisão Estratégica

Otimização Logística - Estudo de Caso Magalu: Estudo de caso aplicando Análise de Decisão Multicritério (MCDA - TOPSIS) para otimizar a localização de um novo Centro de Distribuição (CD). Envolveu ETL de dados geográficos e KPIs estratégicos.
Tecnologias: Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Streamlit.
Foco/Impacto: Utilização de Data Science para decisões de alto impacto no varejo, otimizando logística e expansão de mercado.

IA Generativa & MLOps Core

Chatbot de Currículo (Gemini ChatBot): Sistema que utiliza a Google Gemini 1.5 Flash API para fornecer respostas contextualizadas sobre o perfil profissional, implementando um mecanismo de Roles para interações personalizadas (Recrutador, Dev, etc.).
Tecnologias: Python, Google Gemini API, React, Flask, Tailwind CSS.
Foco/Impacto: Integração e desenvolvimento de soluções baseadas em IA Generativa e arquitetura Full-Stack.

Estrutura de Microsserviços e MLOps Core: Exemplo de arquitetura de microsserviços com Docker, FastAPI e foco em observabilidade, utilizando Prometheus e Grafana para monitoramento e análise de dados (essencial para produção de ML).
Tecnologias: Python, Typescript, React, Docker, Prometheus, Grafana, FastAPI, MongoDB.
Foco/Impacto: Conhecimento em MLOps, orquestração (containers) e arquiteturas escaláveis para aplicações de IA.

Experiência Profissional

Assistente de Operações Aéreas | MS Aduanas | Meio Período

Out 2025 - Atual

Responsável pela gestão e lançamento do Controle de Carga e Trânsito (CCT), garantindo a integridade e conformidade de dados para liberação aduaneira.
Foco na otimização e automatização de rotinas operacionais e no controle de informações críticas para acelerar o processo de desembaraço aéreo.
Experiência na aplicação rigorosa de normas e tratamento de dados sensíveis dentro de prazos críticos.

Gerenciamento de Clientes | CLA | Período Noturno

Mar 2023 - Atual

Atuação no gerenciamento e organização de documentos e dados de clientes, aplicando lógica de negócios na identificação de padrões e otimização de fluxos de trabalho internos.

Estágio em Análise de CRM | OverStack

Ago 2022 - Fev 2023

Extração, limpeza e análise inicial de dados de clientes (Hubspot, Rubeus) para apoiar decisões estratégicas e melhorar a qualidade dos dados de pipeline.

Estágio em Desenvolvimento Front-End | OverStack

Ago 2022 - Fev 2023

Desenvolvimento, nutrição e manutenção de Landing Pages.

Prática Profissional de Marketing Copywriter | ENIAC

Fev 2021 - Dez 2021

Redação de textos de marketing para Landing Pages, através do Núcleo Audiovisual ENIAC (NAVE).

Prática Profissional | ENIAC

Jan 2020 - Jan 2021

Experiência com linguagem de marcação Html5 e Css.
Participação em atividades de gerenciamento de pessoas.

Formação Acadêmica

Graduação em Banco de Dados | UNESA

Mar 2023 - Jun 2025.

Ensino Médio Integrado ao Técnico em TI | ENIAC

Jan 2020 - Dez 2022

Ensino fundamental I e II cursados na escola Marconi.

Certificações

Ciência de dados com Python | DIO

Ago 2023

Curso de 80h - Powered by Ifood.
Código de Certificação: AFDC8DC6

Data Science e Machine Learning com Qlik Sense | BIX Tecnologia

Jun 2025

Curso de 4,8h - Powered by BIX Tecnologia
Código de Certificação: UC-b5f0422e-a2d4-4ab9-bba4-c094f5a71142

Desenvolvedor Qlik Sense 2.0 | BIX Tecnologia

Sem data

Curso de desenvolvimento de dashboards Qlik Sense
Código de Certificação: UC-47694e15-7630-43a5-bfca-27533771b03c

Aceleração Microsoft AI Agents | DIO

Sem data

Aceleração de IA com foco em agentes Microsoft.
Código de Certificação: NIXZBOGG

Cloud Computing | KaSolution

Mai 2023

Curso de 4h - Powered by AWS.
Código de Certificação: 03750-67718

Data Driven Culture | BIX Tecnologia

Em andamento

Curso sobre cultura de dados e sua importância para o negócio.

Soft Skills

Proatividade
Criatividade e Inovação
Resolução de Problemas Complexos
Trabalho em Equipe e Colaboração
Gerenciamento de Tempo e Priorização

Idiomas

Português - Nativo

Inglês - Nível C1 CEFR

Espanhol Latino-Americano - Sem formação acadêmica

Foco de Estudo e Pesquisa em IA

Melhores Práticas e Princípios de IA

MLOps: Estudo do ciclo de vida completo do modelo, incluindo automação de testes, monitoramento contínuo (drift detection) e Canary Deployments.
IA Responsável (Responsible AI): Aprofundamento em conceitos de Explicabilidade (XAI), mitigação de viés (Bias) e ética no desenvolvimento de modelos.
Data-Centric AI: Foco em técnicas de curadoria, rotulagem e aumento de dados (Data Augmentation) para otimizar o desempenho do modelo.

Frameworks de IA e Ferramentas MLOps

Avanço em ferramentas de orquestração como Kubeflow e Airflow para pipelines de ML.
Exploração de frameworks para rastreamento de experimentos e registro de modelos (MLflow / DVC).

Principais Modelos Atuais de IA

IA Generativa (LLMs): Aprofundamento na arquitetura Transformer e estratégias de Fine-tuning e RAG.
Visão Computacional: Pesquisa sobre modelos de ponta como YOLO (Object Detection) e arquiteturas Diffusion para geração de imagens.
Análise de Imagem: Aprofundamento em técnicas de Segmentação Semântica e Segmentação por Instância (ex: Mask R-CNN).
Modelos Multimodais: Estudo da integração entre Visão Computacional e NLP (Visão e Linguagem - VLTs).
Redes Neurais Gráficas (GNNs): Estudo de aplicações para análise de dados estruturados e relacionais.