Desenvolvedor Full Stack • Pesquisador em Computação Científica • Estudioso de Computação Quântica

Especialista em desenvolvimento de software escalável e computação científica de alto desempenho.
Experiência consolidada em arquiteturas backend robustas, com crescente dedicação aos fundamentos teóricos da Ciência da Computação, Matemática Aplicada e Computação Quântica.

Profissional com formação sólida em desenvolvimento de sistemas complexos, focado no estudo e aplicação de conceitos avançados em Ciência da Computação teórica e aplicada. Combino experiência prática no desenvolvimento de soluções enterprise com um crescente interesse nos fundamentos matemáticos e físicos da computação.

• Ciência da Computação: Algoritmos avançados, complexidade computacional e estruturas de dados otimizadas
• Matemática Aplicada: Métodos numéricos, álgebra linear computacional e análise matemática
• Computação Quântica: Algoritmos quânticos, mecânica quântica aplicada e implementações em sistemas quânticos

Especialista em arquiteturas de microserviços e sistemas distribuídos, com foco na intersecção entre computação clássica e quântica. Explorando como os princípios da mecânica quântica podem revolucionar os paradigmas computacionais tradicionais.

• Backend Enterprise: Java, Kotlin, Ruby, Python
• Computação Científica: Julia — linguagem especializada para computação numérica de alto desempenho
• Frontend Moderno: JavaScript com Vue.js e React

• Spring Boot: APIs enterprise com padrões arquiteturais avançados
• Ruby on Rails: Aplicações web escaláveis seguindo princípios de desenvolvimento ágil
• Microserviços: Design e implementação de arquiteturas distribuídas
• Vue.js & React: Construção de interfaces reativas e single-page applications

• DifferentialEquations.jl: Resolução numérica de sistemas de equações diferenciais
• LinearAlgebra.jl: Operações otimizadas de álgebra linear
• Plots.jl: Visualização científica e análise gráfica
• DataFrames.jl: Manipulação de conjuntos de dados estruturados
• Flux.jl: Frameworks de aprendizado de máquina científico
• Optimization.jl: Algoritmos de otimização para pesquisa operacional

• Containerização: Docker, Kubernetes para orquestração de aplicações
• Bancos de Dados: MySQL, PostgreSQL, MongoDB
• Plataformas Cloud: Supabase, Firebase
• Controle de Versão: Git com metodologias avançadas

• IDEs: IntelliJ IDEA, Zed Editor
• Computação Científica: Jupyter Notebooks para prototipagem
• Documentação: LaTeX para publicações científicas, Markdown para projetos

• Algoritmos e Complexidade: Análise assintótica, estruturas de dados avançadas, algoritmos paralelos
• Matemática Computacional: Métodos numéricos, álgebra linear, análise de convergência
• Teoria da Computação: Fundamentos teóricos e aplicações práticas

• Algoritmos Fundamentais: Shor, Grover, Quantum Fourier Transform
• Simulação Quântica: Implementação de sistemas quânticos em computadores clássicos
• Aplicações: Otimização, criptografia quântica, vantagens computacionais

• Física Computacional: Simulação de fenômenos físicos complexos
• Bioinformática: Análise computacional de dados genômicos
• Otimização: Resolução de problemas combinatórios e NP-difíceis
• Modelagem Estocástica: Sistemas dinâmicos e simulações de Monte Carlo

"Nature isn't classical, dammit, and if you want to make a simulation of nature, you'd better make it quantum mechanical, and by golly it's a wonderful problem, because it doesn't look so easy."
— Richard P. Feynman
Simulating Physics with Computers (1981)