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Juan Manoel Senior Machine Learning Engineer

Juan Manoel

  • Sao Paolo, Brazil
  • Full-time (40 hrs/week)
Juan is now available for hire Hire Juan

I help companies in software development with machine learning techniques and offer the best solutions to evolve their business and customers efficiently, accurately and with quality.

My specialty: CODE: Python, ShellScript, C.

DataScience & Deep Learning: Sklearn, Keras, Tensorflow, Pytorch, Numpy, Pandas, OpenCV, NLTK, ChatterBot, Jupyter, Deep Learning Architectures & Models CNN - Convolutional neural network, RNN - recurrent neural network, R-CNN, YoloV5, YoloV3, ssd, Mobilenet, Imagenet and VGG16.

Web Frameworks: Flask, Flask-restful , Bootstrap 4.0, Dash, Streamlit DevOps: Gitlab, Docker, Docker-compose, k8s. Data Architecture: EKS, Siddhi, Kafka Stream, Apache Spark, PySpark.

Database: /* select * from my_skills where name_db; * / SQLite, MongoDB, MySQL, SQL SERVER, Hive.

Cloud /* Clouds*/ Heroku, Google Cloud Platform, AWS, PythonAnywhere, Paperspace Services Online IDEs /*I love <3*/ PythonAnyWhere, Floydhub, repl. it, paperspace Culture: Maker , DevOps, Design Sprint, Scrum, Kanban, SAFe, OKR IoT: IoT Platform (thingsboard, dojot)

Embedded systems and protocols (HTTP, esp8266, MQTT, ZigBee) PLATES AND embedded Raspberry, Intel Edison, arduino, esp8266, esp32, Sipeed Maix Bit Dock, Nvidia Jetson Nano Infra-networking: Structured cabling Linux asset management resources + configuration network (switch, hub, routers, terminals, gateways) I Support the ideas of the Open Software and Open Hardware movement, which reinforces the importance of good technical skills in Arduino and python. Therefore, I share experiences about technology in workshops and lectures I organize in my hometown, focusing on technology dissemination for kids, having given lectures in important local events like the Pride Nerd Jiparana and extremely active in local research groups like GPIOT at UTFPR ( Federal) and also present in events like Dummot HackerSpace / Maker Space at Campus Party. In addition, I am co-founder of the BigRobot community. We innovate how to teach kids and robotics enthusiasts, make it simpler and more accessible to use is the construction of mobile platforms with scrap robotics, with the development of software able to detect qrcode, detect faces, detect lines and contours, all programmed so that easy for a beginner to learn and work in a way rich in learning and entertainment in the construction. 

Skills and experiences

Skills and experiences

Senior Machine Learning Engineer (ML Ops Engineer)

Via Varejo SA 03/2021 - present

Faço parte de uma squad de MLOps, onde sou responsável por criar modelos produtivos, também atuo nos processos de P&D para novas técnologias a serem adotadas, como ciclo produtivo dos modelos. Técnologias Utilizadas: * Spark * Event Hub(mensageria) * MLFLOW * DataBricks * Rest API * Feature Store * Github * Azure AKS

Location: São Paulo, Brazil

Machine Learning Engineer

Marinho Corp 12/2020 - present

 

Location: Toledo, Paraná, Brazil

Founder - CEO

Marinho Corp 11/2019 - present

MLOps

GETTER - Amplified Industry 10/2020 - 03/2021

 

Location: Curitiba, Paraná, Brasil

Computer Vision Engineer

GETTER - Amplified Industry 05/2020 - 10/2020

Faço parte de uma squad de arquitetura da dados, onde sou responsável por ajustar os modelos com tensorflow/pytorch e colocar eles em produção, faço as otimizações e cuido da parte de orquestração dos modelos em cloud on on-primeses , ajudo no desenho as soluções de integração de software e dados, no projeto Getter ajudei nos processos de definição do pipeline dos modelos e fluxo de comunicação com streaming usando rabbotMQ e Kafka.

Location: Curitiba, Paraná

Especialistas de Tecnologia

Rede Globo 11/2019 - 10/2020

Fiz parte de uma squad ágil, em um projeto de integração Globo + Operative, responsável pelo desenvolvimento e manutenção de APIs com python que integram os bancos do operative com Globo, que integram os sistemas responsáveis pelo digital. Utilizando framework flask, API RESTFUL , dialogflow, SQL Server e Boostrap Tambem fiz parte da squad de dados e gestão de informaçãos, onde fui responsavel por manter e dar sustentação em apis e integridade dos dados trafegada pelas mesmas, consegui otimizar as inserções de lotes de 8horas para 20minutos, usando arquitetura de streaming com producer e consumers. Como parte das minhas atividades foi dar sustentação e monitorar as aplicações usando ambiente TSURU.

Location: São Paulo e Região, Brasil

Arquiteto de software

Angah Edtech 06/2020 - 09/2020

Computer Vision Engineer

SuinoX 04/2020 - 09/2020

Atuo em uma squad agil no time de desenvolvimento, treino modelos de detecção de objetos, tracking de objetos e sensores de area de interresse estaticos, tambem cuido da integração desses modelos com os IoTs e provisionamento de infra pra comportar as aplicações. As principais técnologias usadas são: python , pytorch, Docker, keras. As arquiteturas utilizadas para object detect são SSD, YoloV3, YoloV5. Nuvens Utilizadas (Google Cloud, AWS).

Location: Toledo, Paraná, Brazil

Machine Learning Engineer

Angah Edtech 01/2019 - 08/2020

Atuo em uma Squad agil, onde sou responsável por modelagem e construção de sistemas de recomendação e integração, valido portabilidade dos dados agregando valor com integração entre sistemas em cloud, tambem sou responsável por garantir a escalabilidade da startup, dentro da squad usamos em cloud: heroku e aws Como stack de dev utilizo python para construção de modelos e rest apis. Para desenvolvimento de modelos utilizo os frameworks , sklearn, Surprise, sklearn recommender

Location: Toledo, Paraná, Brazil

Software Engineer

dod 02/2020 - 05/2020

Fui responsavel por construir e otimizar o modulos de visão computacional, montei os templates de comunicação usando streaming, refatorando a estrutura em lotes para streaming usando kafka e rabbitMQ, ajudei na modelagem da arquitetura do projeto Getter, o que antes os processos dos modelos eram todos em lotes e operavam com monolitos, ajudei na migração para microserviços com docker e docker-compose.

Location: Curitiba, Paraná, Brazil

Drone Engineer

Operagro - Operacional Agrícola - LTDA 07/2019 - 11/2019

Machine Learning Engineer

Big Robots Community 07/2016 - 11/2019

Atuei no desenvolvimento de bibliotecas para facilitar o uso da visão computacional para crianças e adolescentes, também desenvolvi bibliotecas robustas para controlar robôs usando soluções python, rest full e visão computacional, a plataforma robitica 'Big Robots' possui sua própria biblioteca para uso aberto da comunidade. Usando Modelos como SVM e CNN para treinar algoritmos de detecção de objetos e reconhecimento de padrões. Atuo também como instrutor em palestras e workshops de divulgação de software livre

Location: Porto Velho e Região, Brasil

Participante Hackathon Globo 2019

Rede Globo 04/2019 - 04/2019

Entre os 52 selecionados de 2804 inscritos, para participar do Hackathon da Globo somando um total de 36 horas ininterrupta na casa mais vigiada do brasil. Nesse curto período de tempo foi desenvolvido uma solução que segundos a descrição do Rafael Nasser foi uma das mais complexas em termos de profundidade tecnológicas. "CynthIA (Time 9) – Explorou três algoritmos distintos para recomendar conteúdo. Do ponto de vista técnico foi o trabalho mais profundo. No entanto, não ficou claro na apresentação o potencial de negócio distinto ao que já é feito hoje. Assim como, não apresentaram testes ou protótipos que levassem esses algoritmos para mais próximos dos resultados percebidos pelos usuários. De qualquer forma, acho que essa galera técnica do time tem futuro." By: Rafael Nasser https://www.linkedin.com/pulse/5o-hackathon-globo-rafael-nasser/

Location: Rio de Janeiro Area, Brazil

2º Lugar Hackathon ABDI Campus Party 2019 Capacete inteligente

Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial - ABDI 02/2019 - 02/2019

O projeto do time Soldier 4.0 consistiu em conectar eletrodos, que medem a dados musculares de quem estiver usando o capacete, para envio de informações para a nuvem de dados. “A nossa solução faz monitoramento muscular. Ela acompanha as micro fibrilações, que são as pulsações nervosas que temos na pele. É possível pegar o dado e saber se o músculo está tencionando, esta é a nossa entrada na rede. Assim sabemos se a pessoa está passando por uma situação de estresse, ou se está mais relaxada, ou até morta”, detalha Juan Manoel, engenheiro de machine learning.

Location: São Paulo Area, Brazil

Educations and Certifications

Pontifícia Universidade Católica do Paraná

Data Modeling/AI & Data Engineer 2020 - 2022

Big Data e Inteligência Analítica

Udacity Brasil

Inteligência Artificial 2018 - 2019

Deep Learning

Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Engenharia de Computação 2018 - 2022

Bacharelado em Engenharia

Udacity

Machine Learning engineer 2017 - 2018

Nanodegree Engenheiro de Machine Leaerning

Senai Porto Velho

Tecnologia da Informação 2013 - 2015

Técnico em Redes de Computadores

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Full professional

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