Engenheiro Full-Stack / IA Aplicada
Sistemas confiáveis.
Respostas rastreáveis.
Sou o João Paulo. Desenvolvo sistemas de backend para processos do setor público e um tutor de IA cujas respostas citam as páginas em que se apoiam. Hoje, levo esse mesmo cuidado com a integridade dos dados para software open source voltado à energia nórdica.
- 5 anos entregando software em produção
- Sistema de regulação em saúde em produção
- Biblioteca open source de energia nórdica no PyPI
- Respostas de IA ligadas às páginas de origem
O que liga esses trabalhos: regras de negócio que precisam ser respeitadas, dados que precisam permanecer consistentes e respostas que podem ser conferidas.
São Paulo, Brasil / Disponível para mudança, com patrocínio de visto
01 / Energia nórdica, em código aberto
Dados de energia nórdicos mais fáceis de inspecionar e usar.
Os dados nórdicos de balanceamento vêm de cinco fontes, cada uma com seus formatos, lacunas e revisões, e as APIs públicas mostram só o valor mais recente. A nordic-balancing reúne tudo em um único modelo de 15 minutos em UTC e deixa um valor ausente como ausente, sem preenchê-lo. O Nordic Balancing Watch roda sobre essa biblioteca e guarda cada versão que encontra, para que se possa rastrear quando um preço apareceu pela primeira vez e o que mudou depois.
Biblioteca Python de código aberto
nordic-balancing
A camada de dados: clientes Python tipados para dados de balanceamento e desequilíbrio da Energinet, Fingrid, Svenska kraftnät, eSett e ENTSO-E, em intervalos de 15 minutos em UTC. Um valor que a fonte não publicou fica vazio, nunca zero, e duas fontes podem ser conciliadas quando divergem. Instalável pelo PyPI.
Código-fonte ↗PyPI v0.4.0 ↗
Site de acompanhamento ao vivo
Nordic Balancing Watch
Construído sobre a nordic-balancing: um coletor consulta as fontes e guarda cada versão de preço que encontra; o site mostra quando cada preço apareceu pela primeira vez, por zona e fonte, e o que foi revisado depois. A coleta começou em outubro de 2026, então o histórico ainda é curto.
Visitar o site ↗
Pull request em projeto externo
Contribuição ao entsoe-py
Uma contribuição ao entsoe-py, o cliente Python da ENTSO-E Transparency Platform. Enviada, em revisão.
Ver o pull request ↗
02 / Projetos selecionados
Construído para resolver problemas reais.
Saúde, regulação e IA aplicada.
Cada sistema feito para que a decisão certa seja a mais fácil.
01 / Regulação de serviços públicos
Em produçãoPacientes chegam ao atendimento especializado certo, na ordem certa.
Equipes do setor público precisam cruzar a fila de espera por especialistas com uma capacidade limitada de consultas. Construí o sistema que propõe alocações por especialidade, prioridade e tempo de espera. A proposta é só uma pré-visualização: nada muda nos registros dos pacientes até o operador confirmar.
- React / TypeScript
- FastAPI
- SQLAlchemy / Alembic
Ler o estudo de caso do RegMais →02 / Operações de farmácia pública
Construído de ponta a ponta · repositório privadoO medicamento certo, na quantidade certa, do lote certo.
Uma farmácia pública precisa entregar a cada paciente exatamente o que ele está autorizado a receber e manter o estoque correto até o lote. Construí o sistema de dispensação de ponta a ponta. Cada dispensação confere a versão da autorização antes de movimentar o estoque e leva uma chave de idempotência, para que uma nova tentativa seja reconhecida em vez de contada como nova dispensação.
- Python / FastAPI
- PostgreSQL
- React / TypeScript
Ler o estudo de caso do DispensaMais →03 / IA aplicada · ferramenta pessoal de estudo
Ferramenta pessoal · uso diário · em reconstruçãoRespostas de IA que você pode conferir na fonte.
Respostas fluentes de chatbot não serviam para estudar para concursos se eu não pudesse conferi-las. Construí um tutor de IA pessoal sobre minha própria biblioteca de PDFs e o usei todos os dias. Cada trecho recuperado mantém o arquivo e a página até a resposta, para que toda resposta possa ser conferida no documento.
- Python / FastAPI
- Qdrant / Neo4j
- Ollama
- Next.js / TypeScript
Ler o estudo de caso do Study Brain →03 / Abordagem de engenharia
O trabalho que importa está nas decisões.
AModelar as regras.
Autorização, estoque, capacidade e histórico merecem modelos explícitos. O backend deve proteger as regras que a interface promete.
Ver o limite da dispensação →BTornar as ações compreensíveis.
Pré-visualizar mudanças com consequências. Explicar estados vazios e de falha. Deixar o operador entender uma decisão antes de confirmá-la.
Ver o fluxo de alocação →CTornar as respostas verificáveis.
Levar o texto-fonte e as referências de página pela ingestão, pela recuperação e pela saída do modelo. Conferir a evidência contra o documento de origem.
Ver o caminho do documento à evidência → 04 / Outras explorações
Um repertório de engenharia mais amplo.
Aprendizado interativo de idiomas
Bulldog: Sverige
Um simulador de vida 2D em Unity 6 para aprender sueco vivendo o dia a dia de uma pequena cidade sueca: explorar, estudar, fazer compras, trabalhar e fazer amigos. Projetado para que o sueco seja algo de que o jogador precisa, não só algo que estuda. Em desenvolvimento.
Fale comigo sobre o projeto →05 / Contexto profissional
Perto do domínio.
Em toda a stack.
Construo software que organizações reais usam todos os dias.
Na DemandaNet, trabalho desde 2021 com fluxos de gestão educacional, migrações de dados relacionais e módulos de produto. Meus projetos independentes levam essa prática para serviços públicos de saúde e inteligência documental baseada em evidências.
Python e PHP fazem parte do meu trabalho desde o início da carreira: PHP é a base da plataforma da DemandaNet, e também trabalho com Laravel. TypeScript e SQL cobrem boa parte do resto, e escolho as demais ferramentas de acordo com o problema, as pessoas que usam o software e o custo de mantê-lo.
Experiência e currículo →