Felipe Pauli

Sou Engenheiro Eletrônico formado pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), com especialização em Processamento de Sinais, área que abrange Inteligência Artificial e Visão Computacional. Atualmente, curso Mestrado em Engenharia da Computação na UTFPR, com linha de pesquisa em Visão Computacional, iniciado em outubro de 2023. Tenho experiência prática no desenvolvimento de software embarcado e aplicações com C, C++, Python, Go, JavaScript e Assembly. Atuei por dois anos em um laboratório de Inteligência Artificial na UTFPR e realizei dois anos de estágio na Pumatronix, onde fui posteriormente efetivado como Engenheiro de Machine Learning. Nesse período, desenvolvi soluções completas, incluindo sistemas embarcados, aplicações com Qt e Unity, interfaces web com React, backends em Django e Node.js, e integração com bancos de dados como MongoDB e MySQL. Utilizo frameworks e bibliotecas como OpenCV, YOLO (v3 a v11), MediaPipe, TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime, Detectron2, MMDetection, Ultralytics, OpenMMLab, TorchVision, Albumentations e Scikit-image para desenvolvimento de aplicações de detecção de objetos, rastreamento, segmentação semântica/instância, OCR e pose estimation. Atuo também com bibliotecas de machine learning como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM e Keras, integrando modelos supervisionados e não supervisionados em pipelines de visão computacional. Tenho experiência no desenvolvimento e otimização de soluções embarcadas para CPUs, NPUs (Neural Processing Units), DPUs (Deep Learning Processing Units) e GPUs com CUDA, incluindo uso de TensorRT, OpenVINO, TFLite e Edge TPU para inferência em tempo real. Trabalho com GStreamer para captura e streaming de vídeo em pipelines de alto desempenho. Já fui técnico em telecomunicações concursado pela Companhia de Informática do Paraná (CELEPAR), atuei como professor em cursos livres voltados para administração de sistemas Linux, e ministrei palestras sobre o tema. Tenho familiaridade com plataformas de computação em nuvem como Google Cloud e AWS. Empreendi em projetos autorais de eletrônica e brinquedos inteligentes, unindo desenvolvimento de hardware e software em soluções integradas. Minhas áreas de interesse incluem: Visão Computacional, Machine Learning, Sistemas Embarcados, Análise de Dados e Computação em Nuvem.