Software Engineer (B.S., UTFPR, 2026). I test software professionally and build Python backends — with security integrated before it reaches production. I write my own test suites, and I learn by measuring — including when the measurement says my idea did not work.

Long-term objective: DevSecOps & Cloud Security Engineering.

Open to: QA / Test Automation · Python / Backend · Full Stack Jr — Remote / Hybrid / On-site.

Hybrid security scanner for Terraform: 11 deterministic rules + an Isolation Forest over an 8-feature structural vector.

Benchmark (home corpus) — 22 labeled Terraform modules:

ML on Google Cloud — retrained over 35,594 real feature vectors mined from 10,639 Terraform Registry modules and 30,303 public GitHub files, on self-terminating GCE jobs.

External validity — on a third-party corpus (KICS fixtures I did not write): 83% recall within the declared rule scope — the check on the 100% home-corpus result, published as measured.

The ablation — rules alone separate safe from vulnerable by 33.3 points, the hybrid by 21.4, the model alone by 3.2. The ML adds an orthogonal signal, not better separation. I published that as measured.

Where the model earns its place — tested at scale on 18,041 real configs: among the 437 the rules pass, the Isolation Forest flags the structurally atypical decile at 100% vs 2% of the typical half (AUC 0.92) — a human-review signal orthogonal to the rules, not a risk verdict. Current work: using it to classify findings and suppress false positives.

Quality — 137 pytest cases · 76.8% coverage · Pylint 10.00/10 · 0 Bandit/Safety/Flake8/Mypy · CI gate with a non-regression ratchet · SARIF v2.1.0.

Python FastAPI PostgreSQL Redis Docker GitHub Actions Scikit-learn Prometheus

ERP Software Tester (QA) — PRECISA Software · May 2026 – Present Functional, regression and API testing on an ERP product. Validate fixes against reported defects, verify data with SQL, and document each case with reproducible evidence.

AWS Cloud Data Engineer, Intern — Compass UOL · May – Oct 2025 · Remote Python/Boto3 automations across EC2, S3, RDS, IAM and Lambda. Migrated batch pipelines to PySpark and validated data integrity with SQL.

Full Stack Developer, Intern — Procfy · Nov 2023 – Nov 2024 Shipped features in Ruby on Rails/PostgreSQL. REST API testing with Postman, root cause analysis, SQL validation.

IT Assistant — Serviço de Registro de Imóveis · Apr 2021 – Nov 2023 Kept an ERP integrated with external mission-critical systems under judicial oversight. 99%+ availability, zero findings across inspections.

Regulated ops (2y8m)  →  QA in production  →  Test automation & ML
         ↓                      ↓                      ↓
  Failures carried        Validating fixes       Measured my own design,
  legal consequences      before they ship       found it didn't help,
                                                 and published that

Two things are uncommon in a junior profile. I do QA professionally, not only in coursework — I validate other people's fixes before they reach customers. And when I measured whether my own project's ML component earned its place, it did not, so I reported that instead of reframing it. Both are on this page with the numbers attached.

B.S. Software Engineering — UTFPR, Dois Vizinhos · 2022 – 2026 Capstone TerraVault (9.7/10), approved by the examining board. Cypress E2E suites in coursework.

Engenheiro de Software (Bacharel, UTFPR, 2026). Testo software profissionalmente e construo back-end em Python — com segurança integrada antes de chegar à produção. Escrevo minhas próprias suítes de teste e aprendo medindo — inclusive quando a medição diz que minha ideia não funcionou.

Objetivo de longo prazo: Engenharia DevSecOps & Segurança em Cloud.

Aberto a: QA / Automação de Testes · Python / Back-end · Full Stack Jr — Remoto / Híbrido / Presencial.

Scanner híbrido de segurança para Terraform: 11 regras determinísticas + Isolation Forest sobre um vetor estrutural de 8 características.

Benchmark (corpus próprio) — 22 módulos Terraform rotulados:

ML no Google Cloud — re-treinado sobre 35.594 vetores reais, extraídos de 10.639 módulos do Terraform Registry e 30.303 arquivos públicos do GitHub, em jobs GCE que se desligam sozinhos.

Validade externa — em um corpus de terceiros (fixtures do KICS, que eu não escrevi): 83% de recall dentro do escopo declarado das regras — o teste do resultado 100% do corpus próprio, publicado como medido.

A ablação — as regras sozinhas separam seguro de vulnerável por 33,3 pontos, o híbrido por 21,4 e o modelo sozinho por 3,2. O ML entrega sinal ortogonal, não separação melhor. Publiquei como medido.

Onde o modelo se paga — testado em escala sobre 18.041 configurações reais: entre as 437 que as regras aprovam, o Isolation Forest aponta o decil estruturalmente atípico a 100% vs 2% da metade típica (AUC 0,92) — sinal de revisão humana ortogonal às regras, não veredito de risco. Trabalho atual: usá-lo para classificar achados e suprimir falsos positivos.

Qualidade — 137 casos pytest · 76,8% de cobertura · Pylint 10,00/10 · 0 Bandit/Safety/Flake8/Mypy · quality gate com catraca de não regressão · SARIF v2.1.0.

Python FastAPI PostgreSQL Redis Docker GitHub Actions Scikit-learn Prometheus

Testador de Software ERP (QA) — PRECISA Software · Mai 2026 – Atual Testes funcionais, de regressão e de API em produto ERP. Valido correções frente a defeitos reportados, verifico dados com SQL e documento cada caso com evidências reprodutíveis.

Engenharia de Dados Cloud AWS, Estágio — Compass UOL · Mai – Out 2025 · Remoto Automações Python/Boto3 em EC2, S3, RDS, IAM e Lambda. Migrei pipelines batch para PySpark e validei integridade de dados com SQL.

Desenvolvimento Full Stack, Estágio — Procfy · Nov 2023 – Nov 2024 Entreguei funcionalidades em Ruby on Rails/PostgreSQL. Testes de API REST com Postman, análise de causa raiz e validação via SQL.

Assistente de TI — Serviço de Registro de Imóveis · Abr 2021 – Nov 2023 Mantive um ERP integrado a sistemas externos de missão crítica sob fiscalização judicial. 99%+ de disponibilidade, zero achados em inspeções.

Operação regulada (2a8m)  →  QA em produção  →  Automação de testes & ML
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  Falhas tinham            Valido correções        Medi meu próprio design,
  consequência legal       antes de irem ao ar     vi que não ajudava,
                                                   e publiquei assim

Duas coisas são incomuns em um perfil júnior. Faço QA profissionalmente, não apenas em disciplinas — valido correções de outras pessoas antes de chegarem ao cliente. E quando medi se o componente de ML do meu próprio projeto se justificava, ele não se justificou, e eu reportei isso em vez de reenquadrar. Ambos estão nesta página com os números anexados.

Bacharelado em Engenharia de Software — UTFPR, Dois Vizinhos · 2022 – 2026 TCC TerraVault (9,7/10), aprovado pela banca. Suítes E2E com Cypress em projetos acadêmicos.