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.

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.

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.

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

RegMais

Em produção

Pacientes 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 →

Dentro do sistema

  1. Fila de espera

    Especialidade · prioridade · tempo de espera

  2. Pré-visualização da alocação

    Pacientes compatíveis · vagas disponíveis

  3. O operador confirma

    Ação explícita antes da alocação

Fluxo de interação. Pré-visualizar pacientes compatíveis não os aloca por si só.

02 / Operações de farmácia pública

DispensaMais

Construído de ponta a ponta · repositório privado

O 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 →

Dentro do sistema

  1. Autorização

    Paciente · medicamento · versão

  2. Verificações de elegibilidade

    Vigência · saldo do ciclo

  3. Dispensação

    Lote · quantidade · evento de estoque

Caminho de escrita simplificado. As verificações de autorização acontecem antes da alteração do estoque.

03 / IA aplicada · ferramenta pessoal de estudo

Study Brain

Ferramenta pessoal · uso diário · em reconstrução

Respostas 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 →

Dentro do sistema

  1. PDF → worker

    Tarefa enfileirada · extração · trechos por página

  2. Indexar → recuperar

    Vetores no Qdrant · texto-fonte e páginas

  3. Tutor → evidência

    Resposta do modelo · fontes verificáveis

Caminho de resposta demonstrado. O worker também indexa o Neo4j; este diagrama não atribui a resposta a raciocínio sobre grafos.

03 / Abordagem de engenharia

O trabalho que importa está nas decisões.

A

Modelar 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 →
B

Tornar 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 →
C

Tornar 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 →

Vamos conversar sobre o trabalho

Precisa de ajuda com um sistema de backend, uma integração de dados ou uma ferramenta de IA com respostas vinculadas às fontes?

Me conte o que você está construindo. Busco vagas de backend, full-stack e IA aplicada, em energia nórdica e além.

No Brasil. Inglês fluente, aprendendo sueco. Disponível para mudança para a Suécia, a Dinamarca ou outro país da Europa com patrocínio de visto, ou para trabalho remoto.