Desenvolvedor Full Stack Júnior · QA · Pesquisa em Engenharia de Software
Manutenção e evolução de software · Dívida técnica · Qualidade orientada a métricas
$ git branch --list "research/*"
* research/manutencao-e-evolucao-de-software
research/divida-tecnica
research/code-smells-e-analise-estatica
research/qualidade-orientada-a-metricas| Linha | O que me interessa |
|---|---|
| Manutenção e evolução de software | Como o código muda ao longo do tempo e o que mantém um sistema sustentável de evoluir. |
| Dívida técnica e degradação de software | Prevenção e mitigação da dívida técnica estrutural, e a relação entre a estrutura do código e o comportamento dinâmico (desempenho sob carga). |
| Code smells e análise estática | Detecção e mitigação de code smells por análise estática, com foco em código manutenível e evolutivo. |
| Qualidade orientada a métricas | Medição e observação de atributos de qualidade com ISO/IEC 25010 e ISO/IEC/IEEE 15939, além de testes de carga. |
Bacharel em Sistemas de Informação no IFBA e discente não-regular do Mestrado Profissional em Engenharia de Sistemas e Produtos (IFBA, Salvador).
QA, para mim, segue o ciclo de vida de testes (STLC), com cada técnica na fase em que entrega mais valor. Nos requisitos, testes estáticos (revisão de requisitos, análise estática e code smells) previnem defeitos antes de o código existir. No projeto de testes, uso partição de equivalência e análise de valor limite para cobrir casos de borda. Na execução, testes dinâmicos nos níveis de unidade (Jest, Vitest, JUnit), integração e API (Postman, Bruno) e sistema (Cypress). No fechamento, a regressão protege o que já funciona. O estático previne e o dinâmico detecta; os dois se complementam. Também me interessa a diferença entre o papel de desenvolvimento e o de QA, e entre entregas eficazes (resolvem o problema certo) e eficientes (resolvem com menor custo de tempo e recurso).
Pesquiso e implemento modelos de detecção de fraudes em transações financeiras com Python, PyTorch, Graph Neural Networks e Variational Autoencoders.
$ git log --oneline --graph
* 4f2a9c1 (HEAD -> main) 2026 NuFuturo (Nubank/IFBA): detecção de fraudes com GNN e VAE
* 9b7e3d0 2026 Mestrado Profissional (IFBA) como aluno não regular
* 5e1d2a3 2026 IFBA: conclusão do Bacharelado em Sistemas de Informação
* c81a5e7 2026 Bootcamp de QA (Atlântico Avanti), nota 9,7
* 3d6f0b2 2025 CEPEDI: front-end developer Next.js/React e QA na plataforma RH de Favela
* a05c4e8 2024 CEPEDI: mobile developer com React Native e Node.js
* 7e19d44 2022 SEDUC-BA: manutencao em dados do Sistema SAGRES, EducaCenso e Sistema Presença, SQL Server
* 1c0ffee 2021 IFBA: início do Bacharelado em Sistemas de Informação
Lista completa
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Front-end e mobile: TypeScript, JavaScript (ES6+), React, Next.js (SSR, SSG), React Native, HTML5, CSS3, Tailwind CSS, React Query, React Hook Form, Zod, Formik, Yup, Axios, Vite, Custom Hooks, WCAG (Princípios POUR), heurísticas de Nielsen, Figma
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Back-end e APIs: Node.js, Express, NestJS, Fastify, Java, Spring Boot, Spring Security, REST APIs, Validação de Contratos, JWT, OAuth, RBAC.
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Bancos de dados: PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server, MongoDB, Redis, Prisma, Drizzle ORM, Sequelize
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Qualidade e testes: Cypress (Custom Commands), Postman, Bruno, K6, Swagger UI, Supertest, Jest, Vitest, JUnit,Testes Funcionais, Exploratórios, de Regressão, de Integração, de API e E2E, Critérios de Aceite, Relatório de Bugs, ISO/IEC 25010, ISO/IEC/IEEE 15939, SDLC, STLC
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Qualidade de código e manutenção: Análise estática, Code Smells, Dívida Técnica, Métricas de Qualidade
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Práticas de desenvolvimento: SOLID, Design Patterns, POO, DDD, Arquitetura MVC e em Camadas, UML, TDD, BDD, Scrum, Kanban
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Infra e DevOps: Docker, Git, GitHub, CI/CD
$ git commit -m "refactor: menos dívida técnica, mais código que evolui"
[main 8a3f1d2] refactor: menos dívida técnica, mais código que evolui
