Nicolly Alves da Silva
Possui graduação em Engenharia de Software pela Universidade Federal do Amazonas (2025). Tem experiência na área Engenharia de Software com ênfase em Desenvolvimento Web Full-Stack e Machine Learning
Informações coletadas do Lattes em 28/05/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Graduação em Engenharia de Software
2022 - 2025
Universidade Federal do Amazonas
Título: Integration of Subjective and Emotional Physiological Data for Classifying Sleep Quality with Machine Learning
Orientador: Eduardo James Pereira Souto
Ensino Médio (2º grau)
2020 - 2021
Colégio Militar da Polícia Militar V - Escola Estadual Ten. Coronel C
Formação complementar
2024 - 2024
Introdução à Aprendizagem Profunda. (Carga horária: 40h). , Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
2024 - 2024
Ciência de Dados com Python. (Carga horária: 20h). , Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
2024 - 2024
Introdução à Aprendizagem de Máquina. (Carga horária: 40h). , Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
2022 - 2023
Desenvolvimento Web Full-Stack. (Carga horária: 2000h). , Kenzie Academy Brasil, KA, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Engenharia de Software.
Participação em eventos
4a Edicao da SUPER TECH WEEK. 2024. (Exposição).
The 2023 ICPC South America/Brazil First Phase.Maratona de Programação. 2023. (Outra).
MESSENGER - Women in Science do British Council. 2022. (Encontro).
Produções bibliográficas
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SILVA, NICOLLY ALVES DA ; OLIVEIRA, HYGO SOUSA DE ; SOUTO, EDUARDO JAMES PEREIRA ; GIUSTI, RAFAEL . Integration of Subjective and Emotional Physiological Data for Classifying Sleep Quality with Machine Learning. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025, Brasil. Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2025). p. 1081.
Projetos de pesquisa
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2024 - 2025
Samsung UFAM Projeto para Educação e Pesquisa - SUPER, Descrição: Desenvolvimento de um sistema preditivo baseado em aprendizado de máquina para classificar a qualidade do sono (boa ou ruim), integrando dados fisiológicos extraídos de actigrafia, métricas subjetivas do PSQI e níveis de ansiedade medidos pelo questionário STAI-2. O projeto utilizou o conjunto de dados MMASH e aplicou uma pipeline completa de pré-processamento, extração e seleção de características com RFE, normalização e balanceamento de classes com SMOTE. Foram avaliados diferentes modelos clássicos (SVM, KNN, Random Forest, Naive Bayes, Regressão Logística e Redes Neurais) com otimização de hiperparâmetros via Random Search e validação intersujeitos (Leave-One-Subject-Out). As melhores abordagens atingiram até 96 de acurácia. O projeto foi documentado com Python (Scikit-learn, Pandas) e publicado como artigo científico "Integration of Subjective and Emotional Physiological Data for Classifying Sleep Quality with Machine Learning". , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Nicolly Alves da Silva - Integrante / Hygo Sousa de Oliveira - Integrante / Eduardo James Pereira Souto - Coordenador / Rafael Giusti - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
Projetos de desenvolvimento
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2024 - 2025
Samsung UFAM Projeto para Educação e Pesquisa - SUPER - Task WP2, Descrição: Desenvolvimento e implantação do sistema de controle de horas complementares do Instituto de Computação (IComp/UFAM), utilizado por alunos, coordenadores e secretarias dos cursos de Ciência da Computação e Engenharia de Software.Iniciei o projeto em parceria com outro desenvolvedor por dois meses e, posteriormente, assumi sozinha toda a responsabilidade técnica. Atuei em todas as frentes do sistema: decisões de arquitetura, desenvolvimento completo do back-end, front-end, design da interface, testes automatizados e infraestrutura.Mantive comunicação contínua com o professor responsável pelo projeto e com os usuários-chave (coordenadores e secretários), realizando reuniões semanais para alinhamento de requisitos e validação de funcionalidades. O sistema foi colocado em produção após 9 meses de desenvolvimento.Após a implantação, continuei fazendo melhorias baseadas em feedbacks dos usuários.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Nicolly Alves da Silva - Integrante / David Braga Fernandes de Oliveira - Coordenador.
Histórico profissional
Experiência profissional
2025 - 2025
Diebold NixdorfVínculo: Prestadora de serviços, Enquadramento Funcional: Desenvolvedora Full-Stack Sênior, Carga horária: 44, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Tecnologias e ferramentas: Angular, Node, TypeScript, Nest, Prisma, Jira, SourceTree, Git, BitBucket, SQLServerManagement, Jest.Atuação no desenvolvimento de aplicações corporativas, realizando a implementação de funcionalidades tanto no front-end quanto no back-end, seguindo a arquitetura definida, a documentação técnica e as tarefas planejadas. Trabalho em equipe distribuída internacionalmente, com comunicação em inglês,participação em reuniões de acompanhamento e reporte de andamento das atividades. Realização de revisões de código de outros desenvolvedores, identificando erros, sugerindo melhorias e garantindo que as implementações sigam os padrões do projeto, além da aplicação de testes para assegurar o funcionamento correto e a estabilidade dos sistemas em produção.
2025 - 2025
Universidade Federal do AmazonasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedora Web Full-Stack, Carga horária: 12
Outras informações:
Projeto de Iniciação Tecnológica - Task WP2 - ICOMP
2024 - 2025
Universidade Federal do AmazonasVínculo: Voluntária, Enquadramento Funcional: Pesquisadora, Carga horária: 20
Outras informações:
Projeto de Pesquisa. Tecnologias e ferramentas: Python, Scikit-learn, TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Git, Google ColabDesenvolvimento de um sistema preditivo baseado em aprendizado de máquina para classificar a qualidade do sono (boa ou ruim), integrando dados fisiológicos extraídos de actigrafia, métricas subjetivas do PSQI e níveis de ansiedade medidos pelo questionário STAI-2. O projeto utilizou o conjunto de dados MMASH e aplicou uma pipeline completa de pré-processamento, extração e seleção de características com RFE, normalização e balanceamento de classes com SMOTE. Foram avaliados diferentes modelos clássicos (SVM, KNN, Random Forest, Naive Bayes, Regressão Logística e Redes Neurais) com otimização de hiperparâmetros via Random Search e validação intersujeitos (Leave-One-Subject-Out). As melhores abordagens atingiram até 96 de acurácia. O projeto foi documentado com Python (Scikit-learn, Pandas) e publicado como artigo científico "Integration of Subjective and Emotional Physiological Data for Classifying Sleep Quality with Machine Learning".
2024 - 2024
Universidade Federal do AmazonasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiária em Desenvolvimento Web Full-Stack, Carga horária: 20
Outras informações:
Tecnologias e ferramentas utilizadas: React, TypeScript, Node, Nest, Prisma, Styled-Components, Git, Github, Trello, Jest, MySQL, Docker; Atuação no desenvolvimento e implantação de um sistema institucional de controle de horas complementares, com responsabilidade pelo desenvolvimento do front-end, back-end, design da aplicação, implementação de testes, manutenção do sistema e realização do deploy em produção (Task WP2 - ICOMP)
2024 - 2024
Universidade Federal do AmazonasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedora Web Full-Stack, Carga horária: 12
Outras informações:
Projeto de Iniciação Tecnológica - Task WP2 - ICOMP
2023 - 2024
Universidade Federal do AmazonasVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitora, Carga horária: 12
Outras informações:
Projeto de Ensino. Linguagem utilizada: C; Monitora da disciplina de Algoritmo e Estrutura de Dados I
2022 - 2023
Kenzie Academy BrasilVínculo: Prestadora de serviços, Enquadramento Funcional: Instrutora Desenvolvimento Web Full-Stack, Carga horária: 30
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