Wilson Araújo de Oliveira Neto

Desenvolvedor de software apaixonado e pesquisador dedicado em ciência da computação com a missão de transformar o valor comercial em soluções de implantação perfeitas. Mestrado em Ciência da Computação quase concluído, apoiado por mais de 6 anos de experiência no setor, abrangendo pesquisa em ciência da computação e desenvolvimento de software. Hábil em fornecer liderança técnica e desenvolvimento prático em diversos projetos, desde a criação de modelos de aprendizado de máquina de ponta até a orquestração de pipelines de infraestrutura ponta a ponta e back-ends de API robustos. Escritor ávido, compartilhando insights por meio de postagens técnicas no Medium e palestrante muito procurado em eventos nacionais de aprendizado de máquina.Proficiente na integração de uma ampla gama de tecnologias, incluindo TensorFlow, scikit-learn, OpenCV, PyTorch, NLTK, FastText, BERT, Pandas, NumPy, t-SNE, seaborn, Google Cloud Platform, Amazon Web Services, MySQL, BigQuery, PostgreSQL, MongoDB, Flask, FastAPI, Laravel, Express, Docker, Terraform, MLFlow, Kubernetes e AirFlow.

Informações coletadas do Lattes em 03/05/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Informática

2021 - 2023

Universidade Federal do Amazonas
Título: Modelos geradores para detecções de anomalias em atividades sonoras, Ano de Obtenção: 2023
Carlos Mauricio Serodio Figueiredo.Palavras-chave: Anomaly detection; GAN - Generative Adversarial Network; Detecção de anomalias; Modelos Geradores.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Sistemas de Informação

2015 - 2020

Universidade do Estado do Amazonas
Título: Detecção de tentativa de invasão por dados sintéticos em aplicações de biometria por voz Wilson Neto
Orientador: Carlos Maurício Seródio Figueiredo

Ensino Médio (2º grau)

2011 - 2013

Instituto de Educação Do Amazonas

Formação complementar

2018 - 2018

Introdução em Deep Learning. (Carga horária: 192h). , Udacity, UDACITY, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Participação em eventos

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA. Sistema de Telementoria Baseado em Tecnologias de Baixo Custo e Internet das Coisas. 2019. (Congresso).

SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA. Detecção de tentativa de invasão por dados sintéticos em aplicações de biometria por voz. 2019. (Congresso).

Intellingence of Things Week. 2018. 2018. (Feira).

Simpósio Brasileiro de Games e Entretenimento Digital. Generation of 3D objects based on Virtual Reality drawings using Convolutional Neural Networks. 2018. (Congresso).

Produções bibliográficas

NETO, WILSON A. DE OLIVEIRA ; GUEDES, ELLOÁ B. ; FIGUEIREDO, CARLOS MAURÍCIO S. . Anomaly Detection in Sound Activity with Generative Adversarial Network Models. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS , v. 15, p. 313-324, 2024.
OLIVEIRA NETO, WILSON A. DE . Automated Bug Triaging in a Global Software Development Environment: An Industry Experience. In: Paolo Rosso;Valerio Basile;Raquel Martínez;Elisabeth Métais;Farid Meziane. (Org.). International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems. 1ed.Cham: Springer International Publishing, 2022, v. , p. 160-171.
FONSECA, SAMUEL CRISTO DA ; PORTO, CARMINA DESSANA NASCIMENTO ; CRUZ, EBERTH FELIPE CASTRO DA ; NETO, WILSON ARAUJO DE OLIVEIRA ; TORDIN, GUSTAVO ; TRINDADE, RAFAEL . Migrating Legacy Systems: An experience report on the industrial environment. In: SBQS 2024: XXIII Brazilian Symposium on Software Quality, 2024, Salvador Bahia Brazil. Proceedings of the XXIII Brazilian Symposium on Software Quality, 2024. p. 452-459.
OLIVEIRA NETO, WILSON A. DE ; FIGUEIREDO, CARLOS MAURÍCIO S. . Análise de redes GANs para detecção de anomalias em atividade sonoras. In: Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2023, Brasil. Anais do XV Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2023). Porto Alegre, RS, Brasil: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. p. 11-20.
NETO, WILSON ; FIGUEIREDO, Carlos . Detecção de tentativa de invasão por dados sintéticos em aplicações de biometria por voz. In: XI Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva, 2019, Belém. Anais do Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva (SBCUP), 2019.
NETO, WILSON ; ALMEIDA, LAHIS ; FIGUEIREDO, Carlos . Sistema de Telementoria Baseado em Tecnologias de Baixo Custo e Internet das Coisas. In: XI Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva, 2019, Belém. Anais do Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva (SBCUP), 2019.
OLIVEIRA NETO, W. A. ; OLIVEIRA NETO, K. M. ; SILVA JUNIOR, J. M. . Generation of 3D objects based on Virtual Reality drawings using Convolutional Neural Networks. In: Simpósio Brasileiro de Games e Entretenimento Digital, 2018, Fóz do Iguaçu. Generation of 3D objects based on Virtual Reality drawings using Convolutional Neural Networks, 2018.
OLIVEIRA NETO, W. A. . Como explicar a decisão do meu modelo caixa preta?!. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
OLIVEIRA NETO, W. A. ; FIGUEIREDO, Carlos . Detecção de tentativa de invasão por dados sintéticos em aplicações de biometria por voz. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
OLIVEIRA NETO, W. A. ; ALMEIDA, LAHIS ; FIGUEIREDO, Carlos . Sistema de Telementoria Baseado em Tecnologias de Baixo Custo e Internet das Coisas. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
OLIVEIRA NETO, W. A. . AutoML, AutoKeras e Tpot: O mundo dos geradores de modelos. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
OLIVEIRA NETO, W. A. . Classificação de som: Quem está mexendo no meu queijo ?. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
OLIVEIRA NETO, W. A. . Machine Learning em Embarcados: TradeOff, nem tudo se resolve com Deep Learning.. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Histórico profissional

Experiência profissional

2021 - Atual

Instituto de Pesquisas Eldorado - Manaus (AM)

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Software, Carga horária: 40

2020 - 2021

Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 40

Outras informações:
- Criação e tunning de modelos supervisionados e não supervisionados; - Experimentações de modelos e preprocessamento de dados baseado em artigos científicos; - Criação e utilização de embeddings (Fasttext e BERT); - Processamento de textos para NLP; - Deploy de modelos para serviço web API; - Criação de testes unitários para Machine Learning;

2019 - 2020

Samsung Ocean

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20

Outras informações:
Elaboração, organização e apresentação de conteúdos para minicursos e palestras nas áreas de internet das coisas aprendizado de máquina. - Pesquisa e desenvolvimento de projetos e protótipos nas áreas de IOT (Internet das Coisas), IA (Inteligência Artificial): Machine Learning e Deep Learning e Data Science. - Organização e idealização de eventos e treinamentos. - Suporte na organização de desafios e hackthons. - Mentoria à Startups locais - Reuniões estratégicas de alinhamento com a Samsung Global - Liderança técnica de equipe e projetos - Identificação e contratação de talentos para área de IA e IOT - Cotação e solicitação de equipamentos de dispositivos embarcados e inteligentes - Definir metas e prazos utilizando SCRUM e Kanban

2018 - 2019

Samsung Ocean

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Auxílio na elaboração, organização e apresentação de conteúdos para minicursos e palestras nas áreas de internet das coisas aprendizado de máquina. - Pesquisa e desenvolvimento de projetos e protótipos nas áreas de IOT (Internet das Coisas), IA (Inteligência Artificial): Machine Learning e Deep Learning e Data Science. - Apoio na organização de eventos e treinamentos relativos às áreas de IA e IOT. - Suporte na organização de desafios e hackthons. - Mentoria à Startups locais

2017 - 2018

Samsung Ocean

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Auxílio na elaboração e organização de conteúdos para minicursos e palestras nas áreas de internet das coisas aprendizado de máquina. - Pesquisa e desenvolvimento de projetos e protótipos nas áreas de IOT (Internet das Coisas), IA (Inteligência Artificial): Machine Learning e Deep Learning e Data Science. - Apoio na organização de eventos e treinamentos relativos às áreas de IA e IOT. - Suporte na organização de desafios e hackthons. - Mentoria à Startups locais

2019 - 2019

Laboratório de Sistemas Inteligentes

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20

Outras informações:
Desenvolvimento de modelos inteligentes baseados em aprendizagem de máquina supervisionado e processamento digital de sinais com foco em áudio obtido através de sistemas embarcados. - Reuniões com clientes e equipe - Definir metas e prazos - Negociação de módulos de software e entregas - Atribuição de tarefas para equipe - Supervisão em desenvolvimento de modelos inteligentes - Supervisão de coletas de dados para modelos inteligentes - Escrever relatórios de métricas de modelos inteligentes e análise dos dados obtidos - Pesquisa sobre o estado da arte em pré-processamento de áudio - Pesquisa sobre o estado da arte para classificação de eventos sonoros - Desenvolvimento de redes neurais profundas para classificação de áudio - Desenvolvimento de redes neurais convolucionais para controle benchmark com espectrogramas - Desenvolvimento de modelos inteligentes para detecção de anomalias - Desenvolvimento de Ensambles de modelos profundos para classificação geral - Desenvolvimento de módulo de captura utilizando barramento i2s em Raspberry PI 3b+ - Deploy de programas e modelos em dispositivos embarcados.

2017 - 2017

LUDUS

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Participei do desenvolvimento de um aplicativo híbrido usando a linguagem JavaScript com o framework IONIC. Seguíamos a metodologia ágil Scum + Kanban

2016 - 2017

HUB - Tecnologia e Inovação

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Desenvolvimento de um sistemas WEB para criação de relatórios de um sistema de rastreio de objetos por visão computacional. - Desenvolvimento de Mockup - Planejamento e arquitetura do banco de dados - Desenvolvimento de telas e front-end - Desenvolvimento de backend utilizando Python e framework Web2Py - Desenvolvimento de módulo de consultas de relatórios - Desenvolvimento de API's para comunicação com sistema embarcado em C++ - Coleta de feedbacks e definição de prazos junto ao cliente - Utilização de SCRUM durante o processo