João Paulo
Santos Almeida

Alguns números

+2M

Requisições diárias Processadas pelas plataformas Treino, Minha Academia e Meu Box.

−51%

Custo de GCP Com um middleware de cache transparente para Firebase Functions.

−70%

Latência de resposta Nos aplicativos em produção, com o mesmo middleware.

6

Apps em produção Cinco na Pacto Soluções e o Radar da Gasosa, meu produto autoral.

Produtos que construí

Radar da Gasosa

Copiloto de combustível e gestão do carro

Em produção · Android Auto & CarPlay

App autoral para motoristas decidirem onde abastecer e acompanharem o próprio carro. Pondera distância e preço da gasolina/etanol, roda no Android Auto e no Apple CarPlay, lê dados OBD2 via Bluetooth e reconhece o preço da bomba pela câmera.

1. Vale a pena desviar?

   Calcula se compensa sair da rota por um preço menor, considerando o consumo real do veículo.

2. Android Auto & Apple CarPlay

   Feito com a Android for Cars App Library, compatível com o Coolwalk e dentro dos templates e regras de distração ao volante do Google e da Apple. Mapa de postos e navegação direta para Waze e Google Maps.

3. Telemetria OBD2

   Pareia com leitores ELM327 via Bluetooth e lê da ECU RPM, velocidade, temperatura do motor e odômetro para calcular o consumo real.

4. OCR na bomba & gamificação

   Validação de preços pela câmera, missões de 'Caçador de Postos', XP e insígnias.

Flutter, Dart, Android for Cars, Apple CarPlay, Firebase, Cloud Functions, ML Kit (OCR), Clean Architecture

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Onde trabalhei

2018 — hoje

Líder Técnico & Arquiteto Mobile

Pacto Soluções · Goiânia

Entrei em 2018 como desenvolvedor Flutter e Android; líder técnico desde 2021.

• Lidero a arquitetura mobile de 3 plataformas SaaS no setor fitness (Treino, Minha Academia e Meu Box), com centenas de milhares de usuários ativos.
• Projetei um middleware de cache transparente para Firebase Functions que reduziu em 51% o custo mensal de GCP e em 70% a latência, para mais de 2M req/dia.
• Identifiquei débitos técnicos em módulos legados críticos e conduzi a reescrita para Clean Architecture, MobX e GetIt.
• Implementei fluxos de anamnese e prescrição de treinos com IA/ML, integrando modelos do projeto EMBRAPII/UFG.
• Estruturei os pipelines de CI/CD no Codemagic para iOS e Android.

2024 — hoje

Pesquisador Bolsista — IA & Gamificação

FUNAPE / UFG / EMBRAPII

• Pesquisa no projeto 'Engajamento nos Cuidados de Saúde por Meio de Gamificação e Inteligência Artificial', coordenado pelo Prof. Leonardo Antônio Alves.
• Desenvolvimento de modelos de Machine Learning e mecânicas de gamificação voltados à saúde preventiva.
• Validação dos modelos em produção, com usuários ativos da Pacto Soluções.
• Artigo científico sobre os resultados em fase final de preparação.

2021

Mobile Developer (remoto, EUA)

unio.link

• Desenvolvimento e evolução do aplicativo mobile junto a equipe e stakeholders nos Estados Unidos.

2016 — 2021

Outros trabalhos

MacSistem · Cogitae · Minerthal

• 2021 · MacSistem — app nativo Android para transações e PDV em terminais GPos da Gertec
• 2018 · Cogitae Tecnologia — melhorias e novas funcionalidades em projetos mobile.
• 2016 – 2017 · Minerthal — levantamento de requisitos e desenvolvimento de software interno.

Como trabalho

1. Reescrever quando for preciso

   Um módulo legado crítico travava a evolução do time. Propus e conduzi a reescrita por iniciativa própria, defendendo o tempo necessário numa cultura que priorizava velocidade. Hoje o time evolui esse sistema com confiança.

2. Padrões que o time adota

   Ajudei a definir Clean Architecture, MobX e GetIt como padrão do mobile e mentoro o time de forma contínua. Outros times me consultam em decisões de arquitetura e infraestrutura.

3. Pesquisa que chega ao usuário

   Os modelos de IA e gamificação do projeto EMBRAPII/UFG rodam em piloto com usuários reais da Pacto. O artigo vem depois do resultado, não no lugar dele.

4. Agentes de IA no fluxo

   Uso agentes de IA no dia a dia da engenharia: code review integrado ao GitLab e ao Jira, análise de risco e notas de release, auditoria de dados em produção.

Com o que trabalho

Mobile & arquitetura

Flutter, Dart, Clean Architecture, MobX, GetIt, Android nativo, Codemagic CI/CD, offline-first

Cloud & backend

Google Cloud, Firebase Functions, Firestore, Node.js, Redis / Valkey, cache, REST, microsserviços

Inteligência artificial

Deep Learning, visão computacional, IA generativa, Google Gemini, LLMs & agentes, PyTorch, TensorFlow

Liderança

Liderança técnica, governança de código, mentoria, code review, redução de custos, pesquisa para produção

Formação

2024 — 2026

Mestrado em Deep Learning — Visão Computacional

Universidade Federal de Goiás (UFG)

2026

Especialização em Engenharia de Software: Inovação com IA Generativa

Universidade Federal de Goiás (UFG)

2025

Saúde Digital: Conceitos, Fundamentos e Aplicações

Universidade Federal de Goiás (UFG)

2015 — 2017

Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Faculdade de Tecnologia SENAI (FATESG)

2013 — 2014

Técnico em Redes de Computadores

Faculdade de Tecnologia SENAI (FATESG)

Cursos complementares

• Cybersecurity Workshop & Segurança da Informação I (Intel)
• Ciclo de Palestras — Espionagem, Big Data e Monitoramento
• VIII Jornada Tecnológica — Internet das Coisas (IoT)
• Web Designer & Desenvolvimento de Interfaces