Gustavo Casadei Bellanda

Eu sou

Engenheiro de Produção & Desenvolvedor de Inteligência Artificial

  • Aniversário: 12 de maio de 2000
  • Telefone: +55 (16) 9718-4720
  • Cidade: Catalão, Brasil
  • Idiomas: Português nativo & inglês avançado

Sobre Mim

Sou um Engenheiro de Produção e Desenvolvedor de Inteligência Artificial com foco em inovação e aprendizado contínuo. Minha trajetória é marcada por um forte compromisso com eficiência operacional e avanços tecnológicos, buscando integrar soluções práticas e tecnologias emergentes.

Filosofia Profissional

Combinando expertise técnica e visão estratégica, acredito na importância da resiliência, adaptabilidade e práticas éticas. Trabalho de forma colaborativa para alcançar objetivos organizacionais e promover o crescimento sustentável.

Interesses Acadêmicos

Possuo interesse em inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência de dados, com ênfase em desenvolvimento de modelos avançados e soluções inovadoras para problemas complexos. Estou constantemente aprimorando meu conhecimento técnico e teórico.

Habilidades Técnicas

Experiência em linguagens como Python, JavaScript, C++ e Rust, além de frameworks de aprendizado de máquina como TensorFlow e PyTorch. Proficiente em sistemas Linux, administração de servidores e desenvolvimento de software orientado a dados.

Skills

Aqui estão rankings simplificados das minhas habilidades. Um ranking de 100% não implica conhecimento ilimitado da tecnologia; ao contrário, indica que, em comparação com outras tecnologias listadas aqui, tenho um nível superior de proficiência nessa específica.

Linguagens de Programação

Python Python 90%
  • Desenvolvimento Backend
  • Análise de Dados
JavaScript JavaScript 80%
  • Desenvolvimento Frontend
  • Node.js
TypeScript TypeScript 60%
  • Desenvolvimento Frontend
C++ C++ 30%
  • Desenvolvimento de Sistemas
Rust Rust 20%
  • Programação de Sistemas
Frameworks e Bibliotecas
Django Django 85%
  • Desenvolvimento Web
  • APIs RESTful
Pandas Pandas 85%
  • Análise de Dados
  • Manipulação de Dados
Scikit-learn Scikit-learn 75%
  • Machine Learning
  • Modelagem Preditiva
Ultralytics Ultralytics 70%
  • Implementação de YOLO
  • Treinamento de Modelos
Ferramentas, Plataformas & Visão Computacional
Jupyter Notebook Jupyter Notebook 85%
  • Documentação Interativa
  • Visualização de Dados
Git Git 90%
  • Controle de Versão
  • Colaboração em Projetos
Docker Docker 75%
  • Containerização
  • Desenvolvimento e Deploy
OpenCV OpenCV 80%
  • Processamento de Imagens
  • Detecção de Objetos
YOLOv11 YOLOv11 65%
  • Detecção de Objetos
  • Segmentação de Imagens
IA e Scripting
TensorFlow TensorFlow 75%
  • Deep Learning
  • Desenvolvimento de Modelos
PyTorch PyTorch 65%
  • Treinamento de Redes Neurais
  • Pesquisa em IA
Hugging Face Hugging Face 50%
  • Modelos de Linguagem
  • Implementação de NLP
NVIDIA RAPIDS NVIDIA RAPIDS 50%
  • Análise de Dados em GPU
  • Processamento Rápido
Bash Bash 70%
  • Scripting
  • Automatização de Tarefas
PowerShell PowerShell 60%
  • Automatização de Tarefas
  • Gerenciamento de Sistemas
Banco de Dados e Visualização
SQL SQL 80%
  • Consultas de Banco de Dados
  • Otimização de Consultas
Plotly Plotly 75%
  • Visualização de Dados
  • Gráficos Interativos
APIs APIs 85%
  • Desenvolvimento e Consumo
  • Integração de Sistemas
Data Science Data Science 85%
  • Estatística
  • Modelagem de Dados
Sistemas Operacionais
Linux Linux 80%
  • Administração de Sistemas
  • Script Shell
Windows Windows 75%
  • Administração de Sistemas
  • Suporte Técnico

Currículo

Educação

Bacharelado em Engenharia de Produção

2018 - 2023

Universidade Federal de Catalão, Catalão, Goiás

O engenheiro de produção é responsável por garantir a eficiência dos processos de produção, mantendo os custos de produção baixos para uma empresa ou indústria.

O programa é projetado para fornecer uma base científica, tecnológica e profissional sólida que permite ao engenheiro de produção identificar, formular e resolver problemas relacionados às atividades do projeto, operação e gerenciamento do trabalho e sistemas de produção de bens e/ou serviços. Isso engloba aspectos humanos, econômicos, sociais e ambientais, com uma perspectiva ética e humanística, em resposta às demandas da sociedade.

Website do curso: https://engproducao.catalao.ufg.br

Grade do curso: https://engproducao.catalao.ufg.br/p/6444-grade

Experiência Profissional

Estagiário de Compras na HPE Automotores do Brasil (Mitsubishi Motors Company)

2022 - 2023

Catalão, Goiás, Brasil

  • Automatização do download de consultas necessárias para o painel de compras, solicitações de orçamento, consultas de NCM e mais, melhorando a eficiência.
  • Implementação da geração automatizada de pedidos de compra e consultas de NCM em tempo real usando números de peça para classificação de produtos, aumentando a precisão.
  • Atualização de dados de referência cruzada de fornecedores (DE-PARA) no ERP da empresa com base em planilhas do Excel, otimizando a gestão de dados.
  • Desenvolvimento de uma interface para gerar números de carta de nomeação a partir de um banco de dados conectado, facilitando processos administrativos.
  • Implementação do SERASA Scraper para extrair dados financeiros de relatórios em PDF da SERASA para o Índice de Monitoramento de Fornecedores (IMF), aprimorando a avaliação de fornecedores.
  • Criação de um banco de dados para mapeamento de contratos de rede a partir de arquivos PDF e ajuda na obtenção de materiais e serviços para atender às necessidades do projeto.
  • Suporte na criação e avaliação de pedidos de compra quanto à precisão e conformidade, além de participação ativa em negociações com fornecedores.
  • Colaboração com equipes para previsão de demanda e reposição de estoque, otimizando a gestão de inventário e processos de compras.
  • Realização de análise de dados e geração de relatórios para aprimorar os processos de compras e fornecer insights sobre tendências de mercado e regulamentações da indústria.

Desenvolvedor de Inteligência Artificial na HPE Automotores do Brasil (Mitsubishi Motors Company)

Nov 2023 - Presente

Catalão, Goiás, Brasil · Presencial

Responsabilidades:

  • Desenvolver e implementar modelos de inteligência artificial para detecção e classificação de componentes automotivos, utilizando frameworks como TensorFlow e PyTorch.
  • Projetar e desenvolver a Estação de Inspeção de Qualidade 360°, equipada com câmeras de alta resolução e sistemas de visão computacional para inspeção abrangente de veículos.
  • Criar algoritmos avançados de processamento de imagens e detecção de objetos para analisar imagens capturadas e identificar componentes específicos dos veículos.
  • Comparar dados obtidos com padrões pré-definidos armazenados em arquivos JSON, garantindo conformidade com as especificações de cada modelo de veículo.
  • Desenvolver interfaces gráficas intuitivas para apresentação dos resultados em monitores na linha de inspeção, facilitando a interpretação dos dados pela equipe.
  • Implementar a Estação de Inspeção de Selante, utilizando câmeras aéreas para mapear e verificar a aplicação correta de 108 pontos de selante em bancadas.
  • Gerenciar projetos de inovação tecnológica, desde a concepção até a implementação, incluindo planejamento, cronogramas e coordenação com equipes multidisciplinares.
  • Utilizar técnicas de data science e machine learning para análise de dados e melhoria contínua dos sistemas desenvolvidos.
  • Automatizar processos web e locais para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a eficiência operacional.
  • Colaborar com equipes internas para identificar necessidades e propor soluções tecnológicas inovadoras.
  • Desenvolver habilidades estratégicas e de comunicação para apresentar projetos e resultados a stakeholders e alta gerência.

Habilidades e Competências:

  • Proficiência em Python e frameworks de IA como TensorFlow e PyTorch.
  • Experiência em visão computacional e processamento de imagens com OpenCV e YOLO.
  • Conhecimento em desenvolvimento de software e integração de sistemas.
  • Habilidades em automação de processos e desenvolvimento web com Django.
  • Capacidade de realizar análises estatísticas e aplicar técnicas de data science.
  • Experiência em gestão de projetos e liderança técnica.
  • Excelentes habilidades de comunicação e trabalho em equipe.
  • Capacidade de inovação e pensamento estratégico.

Projetos Práticos

Estação de Inspeção 360° com Inteligência Artificial

Projeto que apresenta uma inovadora estação de inspeção de qualidade automotiva utilizando inteligência artificial e câmeras de alta resolução. A estação é equipada com quatro câmeras posicionadas nas laterais e nas partes frontal e traseira do veículo, que se movimentam de forma sincronizada para obter uma visão abrangente de 360° do veículo.

As imagens coletadas são processadas por um algoritmo de detecção de objetos, que identifica e analisa componentes específicos do veículo. Os dados obtidos são comparados com padrões pré-definidos armazenados em arquivos JSON, contendo informações detalhadas sobre cada modelo de veículo (obtidas a partir do número VIN).

Os resultados finais são apresentados em uma interface gráfica exibida em um monitor de 65" na linha de inspeção de qualidade. Este método de inspeção garante uma verificação precisa e eficiente, reduzindo erros humanos e melhorando a consistência da qualidade do produto final. A integração da IA permite um processo ágil e confiável, tornando a estação uma solução robusta para a indústria automotiva.

Estação de Inspeção de Selante com Inteligência Artificial

Desenvolvimento de uma estação de inspeção que utiliza uma câmera aérea para mapear 108 pontos de selante em uma bancada, verificando se todos estão presentes, na posição correta e com o tamanho adequado. O sistema assegura a qualidade na aplicação de selante, garantindo conformidade com os padrões estabelecidos.

Sistema de Contagem de Pessoas na Entrada do Restaurante

Desenvolvimento de um sistema baseado em IA para contagem de pessoas que entram no restaurante da empresa durante o horário de pico da manhã. Enquanto as catracas são utilizadas durante períodos regulares, elas se tornam impraticáveis durante os momentos de alto fluxo matinal. A solução de IA conta os indivíduos com precisão para garantir o faturamento adequado por refeição, eliminando gargalos e melhorando a eficiência do fluxo.

Mapeamento de Pátio e Contagem de Veículos com Drone

Um protótipo que demonstra as capacidades da visão aérea com IA utilizando drones para mapeamento e identificação de objetos. Esta solução permite a contagem eficiente e identificação de veículos em múltiplos pátios. O sistema proporciona gerenciamento de inventário em tempo real, eliminando a necessidade de contagem manual e oferecendo uma perspectiva aérea que melhora a precisão e a eficiência na coleta de dados.

Análise de Valor Agregado (AVA) com IA

Implementação de um sistema inteligente de inspeção por vídeo que categoriza automaticamente os processos de fabricação em três categorias: atividades que agregam valor, atividades que não agregam valor e atividades incidentais. Esta solução alimentada por IA permite análise detalhada de processos, identifica oportunidades de melhoria e aumenta a eficiência da produção, fornecendo insights objetivos e baseados em dados para otimização do fluxo de trabalho.

Certificados

Curso de Python 3 do Básico ao Avançado - com Projetos Reais, Udemy
7 de Janeiro de 2022
  • Python 3 básico (com lógica de programação)
  • Python 3 intermediário (com programação procedural e funcional)
  • Python 3 avançado (com programação orientada a objetos)
  • Módulos do Python, como PySide6 para GUI com Qt 6, Selenium, Django e mais
  • Django para criação de sites e APIs
  • Bancos de dados relacionais: SQLite3, MySQL e MariaDB
  • Testes automatizados em Python (com TDD básico)
  • Padrões de projeto (Design Patterns da GoF)
  • Extra: Expressões Regulares
  • Extra: HTML5 e CSS3
  • Extra: SQL com MySQL
  • Extra: Comandos Unix (Linux, Mac e Windows WSL2)
  • Curso com atualizações garantidas pelo instrutor
  • Duração: 112 horas
    Deep Learning Prático com TensorFlow e Python, Udemy
    7 de Janeiro de 2022
  • Construir perceptrons simples para converter temperaturas de Celsius para Fahrenheit
  • Usar regressão para prever vendas de sorvete, preços de casas e aluguel de bicicletas
  • Construir redes neurais para análise de sentimentos usando conjuntos de dados de texto
  • Classificar sinais de trânsito a partir de imagens com redes neurais convolucionais
  • Utilizar aprendizado por transferência para classificação de objetos
  • Usar a rede neural pré-treinada LeNet para classificar imagens
  • Construir autoencoders para remover ruídos e compactar imagens
  • Aprender a teoria e a prática do algoritmo Deep Dream para gerar imagens alucinatórias
  • Gerar texto automaticamente usando redes neurais recorrentes
  • Criar novas imagens que nunca existiram antes usando redes adversariais generativas (GANs)
  • Duração: 15 horas
    Machine Learning e Ciência de Dados com Python de A a Z, Udemy
    7 de Janeiro de 2022
  • Classificação - pré-processamento de dados, Naive Bayes, árvores de decisão, floresta aleatória, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos, e combinação e rejeição de classificadores
  • Regressão - regressão linear simples e múltipla, regressão polinomial, árvores de decisão, floresta aleatória, regressão de suporte vetorial (SVR) e redes neurais artificiais
  • Regras de associação - algoritmos Apriori e ECLAT, Agrupamento - k-means, agrupamento hierárquico, e DBSCAN
  • Tópicos adicionais - redução de dimensionalidade com PCA, KernelPCA e LDA, detecção de anomalias, aprendizado por reforço, processamento de linguagem natural, visão computacional, tratamento de dados desbalanceados, seleção de atributos e previsão de séries temporais
  • Duração: 42 horas
    Estatística para Ciência de Dados e Machine Learning, Udemy
    7 de Janeiro de 2022
  • Conceitos e cálculos estatísticos principais para Ciência de Dados e Machine Learning
  • Implementação passo a passo de estatística e probabilidade em Python
  • Relação entre Estatística, Ciência de Dados e Machine Learning
  • Técnicas de amostragem: simples, sistemática, estratificada, por clusters e reservatório
  • Teoria e prática dos principais algoritmos de Machine Learning e suas conexões estatísticas
  • Tratamento de dados desbalanceados com técnicas de amostragem em Machine Learning
  • Cálculo de percentagens, índices, coeficientes e taxas
  • Distribuições de frequência e histogramas para visualização de dados
  • Medidas de tendência central: média, moda, mediana, quartis e percentis
  • Medidas de dispersão de dados: intervalo, variância, desvio padrão, coeficiente de variação
  • Utilização de medidas de tendência central e dispersão para avaliar algoritmos de Machine Learning
  • Tratamento de dados ausentes com medidas de tendência central
  • Utilização de variância para selecionar as melhores características em um conjunto de dados
  • Principais distribuições estatísticas e de probabilidade: normal, gama, exponencial, uniforme, Bernoulli, binomial, Poisson
  • Estatísticas inferenciais para cálculos de probabilidade
  • Intervalos de confiança e testes de hipóteses
  • Testes de hipóteses: ANOVA, Qui-Quadrado, Wilcoxon, Friedman, Nemenyi
  • Cálculo de correlação entre variáveis
  • Criação de modelos de regressão linear para previsão de números
  • Geração de gráficos e mapas para interpretação de dados
  • Duração: 20 horas
    Fundamentos de Ciência de Dados do GOOGLE, Coursera
    7 de Janeiro de 2022
  • Introdução aos conceitos e metodologias da ciência de dados
  • Manipulação e análise de dados usando Python
  • Técnicas de visualização de dados para comunicação eficaz
  • Análise estatística e inferência
  • Análise exploratória de dados (EDA) e limpeza de dados
  • Introdução ao aprendizado de máquina e modelagem preditiva
  • Trabalhando com conjuntos de dados e estudos de caso do mundo real
  • Uso do SQL para extração e gerenciamento de dados
  • Implementação de projetos de ciência de dados do início ao fim
  • Colaboração e compartilhamento de resultados usando ferramentas de ciência de dados
  • Duração: 15 horas
    Comece com Python do GOOGLE, Google Developers
    7 de Janeiro de 2022
  • Introdução à linguagem de programação Python
  • Configurando o ambiente de desenvolvimento
  • Sintaxe básica, tipos de dados e variáveis
  • Estruturas de controle: loops e condicionais
  • Funções e programação modular
  • Trabalhando com bibliotecas e módulos
  • Estruturas de dados básicas: listas, dicionários e conjuntos
  • Manipulação de arquivos e operações de E/S
  • Tratamento de erros e exceções
  • Introdução ao desenvolvimento web com Python
  • Construção de aplicativos e scripts simples
  • Duração: 15 horas
    GOOGLE Indo Além dos Números: Traduzindo Dados em Insights, Coursera
    7 de Janeiro de 2022
  • Compreensão da importância da tomada de decisão baseada em dados
  • Técnicas para limpeza e preparação de dados
  • Análise exploratória de dados (EDA) para descobrir padrões e insights
  • Princípios e melhores práticas de visualização de dados
  • Uso de ferramentas de visualização para criar gráficos e gráficos impactantes
  • Análise estatística para interpretação de dados
  • Identificação de tendências e outliers nos dados
  • Comunicação eficaz de descobertas para partes interessadas
  • Estudos de caso e exemplos do mundo real de insights de dados
  • Duração: 15 horas
    Ciência de Dados para Negócios e Empresas, Udemy
    6 de Maio de 2022
  • Departamento de Recursos Humanos: Desenvolvimento de um modelo de IA para reduzir custos de contratação e treinamento de funcionários, prevendo quais funcionários podem deixar a empresa.
  • Departamento de Marketing: Otimização da estratégia de marketing através da segmentação de clientes.
  • Departamento de Vendas: Implementação de previsão de séries temporais para prever os preços futuros dos produtos.
  • Departamento Médico: Desenvolvimento de um modelo de Deep Learning para automatizar e otimizar processos de detecção de doenças em um hospital, usando imagens de raio-X.
  • Departamento de Relações Públicas: Criação de modelos de processamento de linguagem natural para analisar comentários de clientes nas redes sociais para identificação de sentimentos.
  • Departamentos de Produção e Manutenção: Desenvolvimento de redes neurais para detectar defeitos em peças e localizar defeitos em componentes defeituosos.
  • Duração: 14.5 horas
    Curso de Mestre da Web Front-End Completo, Danki Code
    2021

    Desenvolvimento Web, HTML, CSS, Javascript, Bootstrap

    Código de Validação: ff422b6a-affd-4f83-bac2-7fbdebe6f327

    Duração: 81 horas
    Excel Básico Avançado 5 Cursos - Treinamento de Especialistas, Udemy
    20 de Fevereiro de 2022

    Funções Avançadas do Excel, Tabelas Dinâmicas, Painéis de Controle, Consulta de Dados, Macros, VBA, Buscar Objetivo e Solver, Projeto Final

    Duração: 42 horas

    Recursos para Aprender Programação (Focado em Python e IA)

    1. FreeCodeCamp – Canal Gratuito no YouTube (Inglês)

      Ótimo para conteúdo geral de computação e programação. Possui cursos completos, tutoriais e projetos práticos em diversas linguagens, incluindo Python.

      Canal do FreeCodeCamp no YouTube

    2. Curso em Vídeo – Fundamentos de Python (Português)

      Curso introdutório excelente para iniciantes, com didática clara e exercícios práticos.

      • Python Mundo 1 (Básico) → Mundo 2 (Intermediário) → Mundo 3 (Avançado)

      Site do Curso em Vídeo

    3. Udemy – Cursos Completos e Acessíveis

      Cursos altamente estruturados, frequentemente em promoção (R$ 20–30). Recomendações:

      • Python 3 do Zero ao Avançado (Luiz Otávio)

      Curso de Python 3

      • Machine Learning e Data Science com Python (Promoção com cupom)

      Curso de Machine Learning

    4. Exercism – Prática de Fundamentos (Inglês)

      Plataforma interativa para aprender linguagens resolvendo exercícios com feedback da comunidade.

      Site do Exercism

    5. Inteligência Artificial como Ferramenta de Aprendizado

      Modelos como DeepSeek-V3, ChatGPT (OpenAI), Claude 3, Gemini (Google), Qwen & Grok podem:

      • Explicar conceitos de programação.
      • Gerar exemplos de código sob demanda.
      • Auxiliar na resolução de dúvidas em tempo real.

      Recomendação: Use-os inicialmente para estudo e, após consolidar bases, para produtividade.

    6. Livros (Opcional para Aprofundamento)

      Livros são úteis para abordagens estruturadas e tópicos específicos. Exemplos:

      • Clean Code (Robert C. Martin) – Boas práticas de programação.
      • Python Crash Course (Eric Matthes) – Introdução prática.

    Observações Adicionais

    • Inglês é essencial para acessar documentações, fóruns e conteúdos avançados.
    • Documentações oficiais (Python, TensorFlow, PyTorch etc.) devem ser consultadas para referência técnica.