Sobre

Sou engenheiro de software no Lab de IA da Folha de S.Paulo, o maior jornal do Brasil, e jornalista de formação. Construo os sistemas de IA que a redação e os leitores usam todos os dias: um sistema de monitoramento de notícias cuja arquitetura eu projetei, um corretor de redações publicado em cima de um modelo que eu ajustei via fine-tuning (mais de 30 mil usuários), um motor de vídeo declarativo, features na plataforma de IA da redação e no portal onde os jornalistas a usam, e uma ferramenta para o leitor sobre cidadania europeia, publicada em 2025. Fora do jornal, mantenho o dolly, uma ferramenta open source que captura como um projeto é organizado num padrão portátil e aplica esse padrão em qualquer lugar, e estou sob contrato construindo um sistema de inteligência de audiência para uma emissora de TV: um chat baseado só nos relatórios da própria emissora, com a página citada.

Cheguei à engenharia pelo jornalismo. Estudei jornalismo, depois fiz um mestrado em comunicação digital, e em algum ponto do caminho parei de escrever reportagem e comecei a escrever o software que ajuda outras pessoas a escrever: dados eleitorais no The Atlanta Journal-Constitution em 2024 e, depois, os pipelines de scraping e formatação por trás de dois interativos publicados no Estadão. Antes disso, o plano de scraping dos dados da polícia de Los Angeles no CLEAN, biblioteca open source de scraping de registros policiais do Big Local News, o programa de jornalismo de dados de Stanford.

O lado jornalista não é enfeite. Boa parte do que faz essas ferramentas serem usadas é saber como uma redação roda por dentro, e no que um editor confia ou não. Os problemas de que gosto ficam na fronteira entre o que um modelo devolve e aquilo em que uma pessoa precisa poder confiar. Trabalho principalmente com Python e TypeScript, de ponta a ponta: o modelo de dados e o pipeline, a API e a tela que a pessoa de fato usa.

Trajetória

  1. 2019–2023

    Bacharelado em Jornalismo

    University of Southern California

  2. 2023–2024

    Mestrado em Comunicação Digital

    Stanford · Big Local News

    Em Stanford trabalhei com o Big Local News no CLEAN, onde desenhei e implementei o plano de scraping dos dados da polícia de Los Angeles.

  3. Jun 2024 – Set 2024

    Estágio em jornalismo de dados

    The Atlanta Journal-Constitution

    Ajudei a coletar e formatar dados da eleição americana de 2024 e implementei pipelines automatizados de coleta de notícias.

  4. Dez 2024 – Abr 2025

    Jornalista de dados

    Estadão

    Construí os pipelines de scraping e formatação de dados por trás dos interativos Radar da Criminalidade e Radar do Litoral.

  5. 2025–

    Engenheiro de software

    Lab de IA · Folha de S.Paulo

    Desenvolvo features de IA de ponta a ponta, usadas todos os dias pela redação do maior jornal do Brasil.

Trabalhos públicos anteriores

  • CLEAN

    Stanford Big Local News · 2024

    Biblioteca e CLI open source em Python que coleta registros de conduta e responsabilização policial de agências da Califórnia, publicados numa parceria com o Los Angeles Times. Durante o mestrado, desenhei e implementei o plano de scraping dos dados da polícia de Los Angeles.

    clean.latimes.com GitHub

  • Radar da Criminalidade

    Estadão

    Interativo publicado que mapeia roubos por rua e por bairro em São Paulo, a partir de dados de segurança pública. Construí o scraping e a formatação dos dados.

    estadao.com.br

  • Radar do Litoral

    Estadão

    A edição do litoral, mapeando crimes nas cidades do litoral paulista. Mesmo papel: scraping e formatação dos dados.

    estadao.com.br

Competências

Linguagens
  • Python
  • TypeScript
  • JavaScript
  • SQL
Engenharia de IA
  • Pipelines de LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini via LiteLLM)
  • Fine-tuning de LLMs (OpenAI)
  • Sistemas de RAG
  • Saída estruturada (Instructor, Pydantic, Zod)
  • Agentes com ferramentas (PydanticAI)
  • Defesa contra prompt injection e moderação
  • Embeddings + pgvector
  • Clusterização (DBSCAN)
  • Evals com gates de precisão e custo (pydantic-evals)
  • Pipelines de transcrição e TTS
  • Desenvolvimento guiado por spec com agentes de código (planos, gates de revisão, evals)
Backend
  • FastAPI
  • Celery
  • Temporal
  • SQLAlchemy/Alembic
  • Redis
  • PostgreSQL
  • Nitro/Hapi
Frontend
  • Vue 3 / Nuxt 3
  • SvelteKit
  • Tauri (shell desktop)
  • Geração de documentos no cliente (DOCX/PDF)
Mídia
  • OpenTimelineIO
  • PyAV/ffmpeg
  • MoviePy
Ops
  • Docker
  • Kubernetes (Kustomize/ArgoCD)
  • GitLab CI / GitHub Actions
  • OpenTelemetry
  • Playwright (ponta a ponta)
  • uv / just / pnpm / Bun