Python · Pytest · Cypress · Playwright · Postman · SQL · FastAPI · Docker · AWS · GCP
Software Engineer (B.S., UTFPR, 2026), working in QA and building toward test automation and Python backend. I test ERP software professionally, write my own test suites in Python, and I am learning by measuring — including when the measurement says my idea did not work.
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 — 22 labeled Terraform modules:
| Scanner | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|
| TerraVault | 100% | 100% | 100% |
| Checkov | 100% | 95.7% | 97.8% |
| tfsec | 100% | 87.0% | 93.0% |
| Terrascan | 100% | 47.8% | 64.7% |
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.
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. Closing that gap is my current work: using the model 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
| Project | What it is | Stack |
|---|---|---|
| AI Vulnerability Triage | ML alert prioritization — Naive Bayes + fine-tuned BERT. 67.4% alert reduction at 83.27% accuracy. 435 pytest cases. | Python Flask PyTorch BERT Redis |
| CresceBR | B2B procurement platform, ~57k LOC TypeScript. 87 test files, GitHub Actions CI/CD. | Express 5 React 19 TypeScript PostgreSQL |
| Cypress E2E Suite | 5 E2E specs with custom resilient commands, retry strategy, HTML reporting. | Cypress JavaScript |
| Agiliza | Kanban platform — 4-layer Clean Architecture, DI via Inversify, JWT/RBAC, Jest. | React Express TypeScript Docker |
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.
| Testing | Pytest · Cypress · Playwright · Jest · Vitest · Postman · SQL validation · functional, regression, integration & API testing |
| Backend | Python (FastAPI, async, Pydantic, SQLAlchemy) · Node.js/Express · Ruby on Rails · REST/OpenAPI · JWT/RBAC |
| ML | Scikit-learn · Isolation Forest · NumPy · feature engineering · model versioning · ablation studies |
| Cloud & CI/CD | AWS (Boto3, PySpark) · Google Cloud (GCE, Cloud Storage, BigQuery) · Docker · GitHub Actions · Prometheus |
| Data | PostgreSQL · Redis |
Regulated ops (2y8m) → QA in production → Test automation & ML
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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.
Python · Pytest · Cypress · Playwright · Postman · SQL · FastAPI · Docker · AWS · GCP
Engenheiro de Software (Bacharel, UTFPR, 2026), atuando em QA e construindo carreira em automação de testes e back-end Python. Testo software ERP profissionalmente, escrevo minhas próprias suítes de teste em Python e aprendo medindo — inclusive quando a medição diz que minha ideia não funcionou.
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 — 22 módulos Terraform rotulados:
| Scanner | Precisão | Recall | F1 |
|---|---|---|---|
| TerraVault | 100% | 100% | 100% |
| Checkov | 100% | 95,7% | 97,8% |
| tfsec | 100% | 87,0% | 93,0% |
| Terrascan | 100% | 47,8% | 64,7% |
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.
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. Fechar essa lacuna é meu trabalho atual: usar o modelo 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
| Projeto | O que é | Stack |
|---|---|---|
| AI Vulnerability Triage | Priorização de alertas com ML — Naive Bayes + BERT fine-tuned. 67,4% de redução de alertas, 83,27% de acurácia. 435 casos pytest. | Python Flask PyTorch BERT Redis |
| CresceBR | Plataforma de compras B2B, ~57 mil LOC TypeScript. 87 arquivos de teste, CI/CD com GitHub Actions. | Express 5 React 19 TypeScript PostgreSQL |
| Suíte E2E Cypress | 5 specs E2E com comandos resilientes customizados, retry e relatório HTML. | Cypress JavaScript |
| Agiliza | Plataforma Kanban — Clean Architecture em 4 camadas, DI via Inversify, JWT/RBAC, Jest. | React Express TypeScript Docker |
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.
| Testes | Pytest · Cypress · Playwright · Jest · Vitest · Postman · validação via SQL · testes funcionais, de regressão, integração e API |
| Back-end | Python (FastAPI, async, Pydantic, SQLAlchemy) · Node.js/Express · Ruby on Rails · REST/OpenAPI · JWT/RBAC |
| ML | Scikit-learn · Isolation Forest · NumPy · engenharia de características · versionamento de modelos · estudos de ablação |
| Cloud & CI/CD | AWS (Boto3, PySpark) · Google Cloud (GCE, Cloud Storage, BigQuery) · Docker · GitHub Actions · Prometheus |
| Dados | PostgreSQL · Redis |
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.


