Curso Engenharia de Computação no CEFET-MG. Na equipe Fórmula CEFAST SAE, projetei módulos eletrônicos em Altium Designer e depois fui Head de TI, respondendo pela stack, pela infraestrutura e pelas pessoas da área.
Experiência
Head de TI
fev/2026 a set/2026
Fórmula CEFAST, CEFET-MG
Liderei a área de TI da equipe, que não existia antes: montei o processo de engenharia do zero. Defini a stack e a arquitetura, estabeleci o fluxo de trabalho em branches e pull requests com revisão, e fiz o onboarding dos primeiros membros nesse processo. Operei a infraestrutura que a equipe usa no dia a dia, de VPS e containers a domínios, fórum e plataforma de sócios, e traduzi em sistema a necessidade das outras subequipes.
DockerNginxLinuxVPSPostgreSQLGitArquitetura
Projetista Eletrônico
nov/2024 a mar/2026
Fórmula CEFAST, CEFET-MG
Projetei módulos eletrônicos do protótipo de Fórmula SAE em Altium Designer, da esquemática ao layout de PCB. Trabalhei com barramento CAN e com a eletrônica embarcada do carro, num ciclo em que cada placa precisa estar pronta dentro do calendário da competição.
Altium DesignerPCB DesignCANSistemas Embarcados
Monitor de AEDS I
ago/2024 a nov/2024
PUC Minas
Monitoria de Algoritmos e Estruturas de Dados I: atendimento a alunos, revisão de exercícios e apoio na correção.
CAlgoritmosEstruturas de Dados
Formação
Bacharelado em Engenharia de Computação
2024 a jul/2029
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)
Foco em sistemas embarcados, arquitetura de computadores e engenharia de software.
Bacharelado em Ciência da Computação
2024 a 2025
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas)
Cursei até 2025, com foco em algoritmos, estruturas de dados e teoria da computação. Não concluí: segui só com a Engenharia de Computação no CEFET-MG.
Ensino Médio Completo
2019 a 2023
Colégio Magnum Agostiniano Cidade Nova
Pesquisa e Apresentações
CriptoEscape: escape room para o ensino de aritmética modular e segurança em curvas elípticas
08/2026
I Seminário de Tecnologias no Ensino de Matemática, CEFET-MG
O resumo descreve o laboratório de curvas elípticas que deu origem à plataforma: um servidor ECDH que multiplica qualquer ponto recebido sem validá-lo. O participante determina a ordem dos pontos por somas sucessivas, coleta as congruências que o servidor devolve e reconstrói a chave privada pelo Teorema Chinês do Resto, etapa final do ataque de Pohlig-Hellman; na última etapa, as mesmas entradas são rejeitadas pelo modo que valida a ordem do ponto antes de usá-lo. A curva, y² ≡ x³ + 2x + 7 (mod 97) com 105 pontos, foi escolhida para que as contas sejam feitas à mão.
Resumo e apresentação · Iago Soares Santana, Bernardo Vieira Rocha, Renan Cabral Costa Cunningham · Orientação: Divane Aparecida de Moraes Dantas, Frederico Augusto Menezes Ribeiro
Habilidades Técnicas
Linguagens
C · C++ · Python · Java · JavaScript · TypeScript
Backend & APIs
Java · Spring Boot · PostgreSQL · Flyway · REST
Embedded & Hardware
ESP32 · Altium Designer · PCB Design · CAN
DevOps & Infra
Docker · Linux · Nginx · Git · Proxmox · ZFS
Frontend & Web
React · Next.js · Tailwind CSS · HTML · CSS
Projetos
Plataforma de Sócios da Fórmula CEFAST
Sistema de sócios da equipe, em produção: cadastro, planos por tier, área do associado e exportação de dados. Backend em Spring Boot com migrações versionadas em Flyway, frontend em Next.js, e o deploy em containers atrás de Nginx numa VPS.
Eletrônica embarcada e telemetria do protótipo de Fórmula SAE: datalogger próprio (MAQ), módulo de distribuição de potência controlado por CAN e modem LTE Cat-M1 (BG95-M3). Contribuí com o firmware do ESP32 que faz a interface com a ECU MegaSquirt e com o datalogger MAQ, e com o relay hospedado em VPS que permite o tuning remoto e deixa computadores autorizados acompanharem os dados do carro em tempo real, no lugar de um notebook ligado ao carro dentro do box. O tráfego entre o carro e quem acompanha passa por um túnel TLS, feito com stunnel. Placas projetadas em Altium Designer.
Altium Designer · PCB Design · CAN · ESP32 · C++ · stunnel
FlixMate
Aplicação web de recomendação de filmes com matching entre usuários, feita em dupla. O motor de recomendação é um serviço próprio em Python: filtragem colaborativa por fatoração da matriz usuário-filme (SVD truncado), que dá a cada usuário um vetor de preferência a partir dos likes, somada a um filtro por conteúdo (TF-IDF sobre gênero, sinopse e idioma). O peso entre os dois se ajusta conforme o histórico do usuário cresce. Backend em Java, frontend em Next.js, tudo em containers.
Ferramenta de desktop e linha de comando que transforma aquisição bruta do Dewesoft (.dxd) da bancada de motor em CSV pronto para análise. Um ensaio gera um binário de ~140 MB com 215 canais em três bases de tempo diferentes: a ferramenta detecta a virada do ângulo de virabrequim para recortar um ciclo fechado, alinha canais adquiridos em taxas diferentes, suaviza com Savitzky-Golay e reamostra num grid angular uniforme, para que ensaios possam ser sobrepostos. Os testes rodam sobre sinais sintéticos, sem precisar de um .dxd nem de display.