Sobre

Meu trabalho percorre o arco completo da pesquisa à produção. No lado técnico, isso significa projetar e implantar pipelines de ML, fazer fine-tuning de modelos de linguagem, construir sistemas de visão computacional e montar a infraestrutura de MLOps que mantém modelos confiáveis em produção.

No lado aplicado, foco em domínios onde as apostas são reais: saúde, logística e operações de negócio intensivas em dados. Ao longo de quatro anos em startups e consultoria, aprendi que a habilidade mais valiosa em IA aplicada não é encontrar a melhor arquitetura de modelo — é fechar o gap entre um protótipo funcionando e um sistema que uma equipe consegue manter, confiar e melhorar ao longo do tempo.

Tenho B.Sc. em Ciência da Computação pela CESAR School (2020–2023) e B.A. em Administração de Empresas pela FCAP–UPE (2020–2025). Escolhi a dupla graduação deliberadamente: tecnologia sozinha raramente cria valor duradouro sem a compreensão do contexto organizacional e econômico ao seu redor.

Atualmente estou concluindo um M.Sc. em Engenharia da Computação na POLI–UPE (2025–2027), onde minha pesquisa foca na detecção precoce de anomalias em séries temporais epidemiológicas. Minha experiência em econometria, modelagem computacional e IA aplicada vem da FCAP–UPE, enquanto na CESAR School minha pesquisa se concentrou em PNL, mecanismos learn-to-rank, busca semântica e re-ranking para rotulagem automática de CID. Também possuo certificação de inglês CEFR C2 (Michigan ECPE, 2023).

Sou genuinamente curioso sobre a teoria por trás do que construo. Fui monitor de Estatística e Probabilidade e de Aprendizado de Máquina na CESAR School, e acredito que explicar coisas com clareza é uma das melhores formas de encontrar as lacunas no próprio entendimento.

Também acredito que os problemas mais interessantes em IA são interdisciplinares por natureza — por isso mantenho um pé em engenharia e outro em negócios e pesquisa.

Contato: LinkedIn · GitHub · viniciusnvcosta47@gmail.com