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Olá! Eu sou o André Messina 👋

Desenvolvedor de IA & Machine Learning | Estudante de Ciência de Dados na PUC-SP

Sou um entusiasta de Inteligência Artificial focado em construir soluções de ponta a ponta. Atualmente, trabalho com Data Analytics na Rappi e dedico meus estudos acadêmicos e projetos pessoais a Machine Learning, Deep Learning (GNNs) e aplicações com LLMs. Gosto de transformar dados complexos em arquiteturas funcionais, desde a extração e limpeza até o deploy.

🛠️ Stack Tecnológico

  • Linguagens: Python, SQL, TypeScript (Noções para integração)
  • IA & Machine Learning: PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, Numpy, LLMs (Llama 3, BERT), RAG, Graph Neural Networks (GNNs)
  • Engenharia, MLOps & Infra: Docker, FastAPI (APIs REST), PostgreSQL, Vector DBs (Pinecone), Cloud Storage (S3/Cloudflare R2), CI/CD (GitHub Actions)

🚀 Projetos em Destaque

🦅 Metis - Agente de IA para League of Legends

Aplicação end-to-end baseada em Agentes de IA e RAG.

  • Tecnologias: Python, Llama 3 (Ollama), FastAPI, PostgreSQL (Supabase), Vector DB (Pinecone), S3 (Cloudflare R2), Docker.
  • O que faz: Combina o poder de LLMs com uma arquitetura de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para oferecer táticas em tempo real. Inclui pipelines completos de extração de dados (Web Scraping e APIs), processamento (ETL) e deploy de uma API REST integrada a um frontend moderno.

Classificação de desinformação baseada em topologia de redes.

  • Tecnologias: PyTorch Geometric, Scikit-learn, Transformers (BERT), NetworkX.
  • O que faz: Aplicação de Deep Learning em grafos para analisar árvores de propagação de notícias. Utiliza Graph Convolutional Networks (GCN, GAT) construídas do zero e modelos de linguagem (BERT) para extração de features e classificação binária no benchmark UPFD (Stanford).

Estruturação e deploy de dados para pesquisa contínua.

  • Tecnologias: MySQL, Python, PythonAnywhere.
  • O que faz: Planejamento, modelagem relacional, implementação e deploy na nuvem de um banco de dados voltado para mapeamento institucional, garantindo a integridade e a disponibilidade pública das informações coletadas.

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