Bioinformático, científico de datos en salud, analista de I+D y gerente de producto
Currículum en PDF (inglés)Soy doctorando en Bioinformática en la Universidad Federal de Minas Gerais, donde trabajo con ingeniería de software, aprendizaje automático, ómicas, biología estructural y quimioinformática. La investigación aplica algoritmos de aprendizaje profundo, con énfasis en modelos generativos, para caracterizar y diseñar péptidos antimicrobianos inspirados en el sistema inmune de organismos diversos, con el objetivo de generar candidatos terapéuticos contra la resistencia antimicrobiana mediante métodos in silico escalables.
Soy Nextflow Ambassador, especialista en Ciencia de Datos y Analytics por la PUC-Rio y estudiante de MBA en Ingeniería de Software en la USP. Esa combinación cubre análisis de datos, flujos de trabajo reproducibles, aprendizaje automático, gobernanza de datos y arquitectura de software.
En la maestría en Genética y Biología Molecular por la UFPE desarrollé AMPidentifier, una herramienta automatizada basada en aprendizaje automático que identifica secuencias antimicrobianas en datos genómicos y proteómicos. Antes me gradué en Biomedicina por la UFPE, con énfasis en Bioinformática y Patología Clínica, con prácticas en hospital, en laboratorios de biología molecular y en centros de investigación.
Instituto de Ciencias Biológicas (ICB), Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG)
Doctorado en Bioinformática centrado en aprendizaje profundo, genómica y biología estructural, aplicados a la caracterización y al diseño de péptidos antimicrobianos. El trabajo incluye modelos computacionales de interacción con membranas y simulaciones de dinámica molecular para evaluar estabilidad y función de los péptidos.
Seqera
Seleccionado como embajador de Nextflow para difundir flujos de análisis de datos escalables y reproducibles en la comunidad científica. La función abarca buenas prácticas de orquestación de pipelines, participación en el ecosistema de código abierto y adopción de Nextflow en computación de alto rendimiento y en la nube.
Departamento de Genética (dGEN), Universidad Federal de Pernambuco (UFPE)
Desarrollo de AMPidentifier, herramienta basada en aprendizaje automático para identificar péptidos antimicrobianos en secuencias genómicas, con análisis de grandes conjuntos de datos y búsqueda de nuevas moléculas y firmas moleculares.
PickCells
Desarrollo de aplicaciones para soluciones de IoT que usan visión por computadora en el reconocimiento de patrones en imágenes de interés clínico, con prototipado, desarrollo y validación de sistemas.
Laboratorio de Genética y Biotecnología Vegetal (LGBV), Universidad Federal de Pernambuco (UFPE)
Investigación en bioinformática orientada a la caracterización y optimización de péptidos antimicrobianos bioinspirados, además del estudio de secuencias de eIF4E en especies de Vigna y su papel en la defensa vegetal frente a patógenos.
Empresa Brasileña de Servicios Hospitalarios (EBSERH), Hospital de Clínicas de la UFPE
Actividades en el Laboratorio de Análisis Clínicos del HC/UFPE: triaje de muestras, hematología, bioquímica, urianálisis, microbiología, determinaciones hormonales y serología.
PickCells
Desarrollo de soluciones para el diagnóstico molecular de SARS-CoV-2.
Fundación Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)
Actividades en biología estructural y química teórica y computacional, con énfasis en modelado molecular e ingeniería de proteínas para diagnóstico y vacunas, en el Departamento de Virología y Terapia Experimental.
Instituto Keizo Asami (iLIKA)
Actividades en el sector de biología molecular en genética humana y bioinformática, con énfasis en genética forense, marcadores de ancestralidad y predicción de fenotipo.
Universidad Federal de Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, Brasil
Universidad de São Paulo (USP), São Paulo, Brasil
Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro (PUC-Rio), Río de Janeiro, Brasil
Universidad Federal de Pernambuco (UFPE), Recife, Brasil
Universidad Federal de Pernambuco (UFPE), Recife, Brasil
Massachusetts Institute of Technology (MIT), Professional Education
Atlassian
Microsoft
NASBA
Microsoft
PUC-Rio
LinkedIn Learning
Google DeepMind
GitHub
Project Management Institute (PMI)
Udemy
Udemy
International Journal of Molecular Sciences · 10.3390/ijms27167315
Agronomy · 10.3390/agronomy16070766
Crop Science · 10.1002/csc2.70257
Viruses · 10.3390/v17081050
International Journal of Biological Macromolecules · 10.1016/j.ijbiomac.2024.135511
Biopolymers · 10.1002/bip.23524
Eco-Friendly Biobased Products Used in Microbial Diseases, CRC Press · 10.1201/9781003243700
Títulos y revistas se mantienen en el idioma original de publicación.
Premios en el idioma original de concesión.
22 presentaciones en congresos, conferencias y simposios. Lista completa en el portafolio.
Genómica y transcriptómica, Ensamblaje de genomas, Minería y anotación genómica, Biología molecular y estructural, Modelado de proteínas y membranas, Diseño de proteínas, Simulaciones de dinámica molecular, Desarrollo de pipelines
Aprendizaje automático, Análisis y visualización de datos, Ingeniería y gobernanza de datos, Git y control de versiones, Python, Bash y Java, MySQL y PostgreSQL, Sistemas Linux y Unix, Docker y contenedores, Snakemake y Nextflow, Gestión de cargas en HPC
Ciclo de vida de producto, Métodos ágiles (Scrum, Kanban), Diseño centrado en el usuario, Construcción de roadmap, Indicadores de desempeño (KPIs), Investigación de mercado y de usuario, Lean product development, Design thinking
Figma, Miro, Jira, Trello y Azure, Prototipado y wireframes, Mapeo de recorrido del usuario, Control de versiones y gestión de releases, Google Workspace y Notion, Tableau y Power BI
Liderazgo de equipos multidisciplinarios, Gestión de stakeholders, Comunicación técnica y de negocio, Resolución de problemas complejos, Narrativa con datos