Givanildo de Sousa Gramacho

Atualmente sou especialista em automação e controle, com ênfase em pesquisa aplicada em inteligência artificial e ciência de dados. Tenho mais de 25 anos de experiência nas áreas de eletrônica, desenvolvimento de sistemas e integração de tecnologias emergentes. Possuo pós-graduação Lato Sensu em Controle e Automação pelo Instituto Federal de São Paulo (IFSP, 2024) e graduação em Tecnologia em Automação Industrial pela Universidade Estácio (2010).Minha trajetória profissional abrange desde o desenvolvimento e manutenção de sistemas eletrônicos até a aplicação de técnicas avançadas de ciência de dados, machine learning e deep learning. Realizei diversos cursos de aperfeiçoamento em inteligência artificial e computação quântica. Tenho sólidos conhecimentos em engenharia de controle, incluindo controladores PID, modelagem em espaço de estados e identificação de sistemas. Sou experiente em projeto, prototipagem, testes e manutenção de sistemas embarcados, desenvolvendo hardware e firmware para aplicações de controle e automação.Destaco minha atuação como bolsista do programa PIPE/FAPESP (TT-4-A) na empresa GAUGIT Soluções, na área de engenharia nuclear, onde desenvolvi sistemas eletrônicos de detecção de radioisótopos e colaborei com pesquisadores do IPEN na criação de algoritmos de machine learning para análise e classificação espectral. Também realizei estágio voluntário na empresa Data-H, atuando com algoritmos probabilísticos e séries temporais para previsão de demandas na cadeia de suprimentos.Atualmente, sou Cientista de Dados e Pesquisador no Centro de Inteligência Artificial (C4AI/USP/IBM/FAPESP), como bolsista TT-IV (FAPESP #2023/13722-6), no projeto Suporte à Pesquisa em Aprendizado Enriquecido por Conhecimento. Desenvolvo pipelines de fine-tuning e avaliação de grandes modelos de linguagem (LLMs), como LLaMA2 e LLaMA3, com e sem quantização (QLoRA), além de arquiteturas baseadas em RAG (Retrieval-Augmented Generation). Atuo também no pré-processamento de dados, construção de conjuntos de testes e aplicação de métricas técnicas padronizadas.Tenho proficiência no uso de ferramentas como Python, SQL, R e MATLAB, além de bibliotecas como TensorFlow e PyTorch, entre outras voltadas à análise de dados, automação, deploy e monitoramento de aplicações. Domino técnicas de modelagem matemática, análise estatística e engenharia de dados, com foco em sistemas orientados por dados. Tenho experiência em integração de sistemas utilizando Docker, Kubernetes (K8s), Kafka e soluções open source, bem como em ambientes de nuvem (AWS, GCP, Azure), realizando deploys e integrações completas de projetos com Inteligência Artificial.Também atuo na gestão de projetos com metodologias como Scrum, DevOps, MLOps, LLMOps, CRISP-DM/DS e Model-Based Design, sempre focado em entregas com qualidade, dentro do prazo e alinhadas aos objetivos estratégicos. Atualmente, conduzo pesquisas e treinamentos técnicos avançados com LLMs voltados a raciocínio complexo e pesquisa profunda, integrando esses modelos a agentes autônomos, com ênfase na segurança da implantação e comunicação entre agentes por meio dos protocolos A2A (Agents to Agents) e MCP (Model Context Protocol). (Fonte: Currículo Lattes)