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Engenheiro de IA & Machine Learning

Natanael Vitorino

Especialista em LLMs, Agentes de IA e Visão Computacional

Líder Técnico no BRAIN (IP FACENS). Transformo pesquisas avançadas em soluções reais utilizando Inteligência Artificial (ML, DL e LLM). Foco em arquiteturas de Agentes Autônomos, RAG, Fine-tuning e Fusão de Sensores.

Sobre

Atualmente, atuo como Líder Técnico de Inteligência Artificial no Centro de Inovação BRAIN, onde lidero o desenvolvimento de soluções de ponta. Minha paixão reside na interseção entre a pesquisa acadêmica e a aplicação industrial, especialmente na criação de Agentes de IA e assistentes inteligentes.

Possuo vasta experiência na utilização de Large Language Models (LLMs) para resolver problemas complexos de negócios. Utilizo ferramentas como Azure AI Foundry, OpenAI API e frameworks como Langchain para construir pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) robustos e agentes capazes de executar tarefas autônomas.

Além de LLMs, tenho um forte background em Visão Computacional e sistemas embarcados, adquirido através de projetos internacionais (como na Alemanha para sistemas LiDAR) e competições de robótica. Essa visão holística — do hardware ao modelo de linguagem — me permite arquitetar soluções completas e eficientes.

Radar de Proficiência

Tech Stack

Minha caixa de ferramentas é focada em construir sistemas de IA escaláveis e autônomos. Destaque para o ecossistema de LLMs e Cloud AI.

LLM & Generative AI (Core)

Azure AI Foundry OpenAI API AI Agents RAG Pipelines Langchain Ollama vLLM Prompt Engineering Fine-tuning (PEFT/LoRA)

Computer Vision & Robotics

YOLO (v5/v8) OpenCV ROS / ROS2 CARLA Simulator LiDAR Processing Sensor Fusion Protocolo CAN

Data Science & Tools

Python PyTorch TensorFlow Pandas/Numpy Docker FastAPI Git AWS Scikit-learn

Projetos & Portfólio

Destaques em IA Generativa, Visão Computacional e Pesquisa Aplicada.

AI CSR Analyst Interface
AI Agents & FastAPI

AI CSR Analyst

Solução de análise automatizada de documentos CSR (setor automotivo) baseada na orquestração de Agentes. A API, desenvolvida em FastAPI e containerizada via Docker, processa documentos, compara versões e gera análises estruturadas com apoio de RAG.

AI Agents FastAPI Docker RAG
AI Meeting Assistant Interface
GenAI & Audio

AI Meeting Assistant (LLM)

Ferramenta inteligente para transcrição e análise de reuniões. Utiliza modelos avançados para converter áudio/vídeo em texto, gerando sumarizações automáticas e insights acionáveis através de geração de texto (LLM).

Whisper LLM Summarization Speech-to-Text
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LLM & Agents

Assistentes & Agentes de IA Corporativos

Desenvolvimento de agentes autônomos utilizando Azure AI Foundry e OpenAI. Implementação de pipelines RAG complexos para permitir que a IA consulte bases de conhecimento internas, gere relatórios e execute ações automatizadas.

Azure AI OpenAI RAG
Skin Cancer Segmentation U-Net
Medical AI

Skin Cancer Segmentation (U-Net)

Implementação da arquitetura U-Net para segmentação semântica de lesões de pele utilizando o dataset HAM10000. O projeto gera máscaras precisas de segmentação para auxiliar no diagnóstico médico, sobrepondo as predições nas imagens originais.

U-Net Deep Learning Segmentation Medical AI
Gêmeo Digital MEMS LiDAR (ROADVIEW)
Inovação & CV

Gêmeo Digital MEMS LiDAR (ROADVIEW)

Desenvolvido na Alemanha (TH Ingolstadt). Criação de modelos de ruído e padrões de varredura realistas para sensores MEMS LiDAR no simulador CARLA.

CARLA Python LiDAR
Detecção de Defeitos em Cabos
Inovação & CV

Cable Fault Detection System

Sistema inovador de inspeção para redes ópticas visando melhoria de qualidade. Utiliza Computer Vision e Denoising Autoencoders (DAE) para detectar defeitos no isolamento externo de cabos. O projeto integra um pacote ROS completo com segmentação de imagens avançada.

ROS DAE (Autoencoder) Segmentation CV
Gêmeo Digital MEMS LiDAR (ROADVIEW)
Inovação & CV

Smart&Safe Mobility Digital Twin

Atuação como Aluno de Pesquisa. Publicação derivada do projeto CONECTA 2030. Fusão de sensores (LiDAR + Câmera + Radar) e YOLO para detecção de VRU.

YOLO ROS Pesquisa
Gêmeo Digital MEMS LiDAR (ROADVIEW)
R&D / ADAS

CONECTA 2030: Realidade Mista

Pesquisador técnico no desenvolvimento de um ambiente para validação de sistemas ADAS. O projeto envolveu projeção de cenários, modificação estrutural de veículos e sistemas HIL (Hardware-in-the-Loop) para testes seguros.

HIL Realidade Mista ADAS
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Robótica

Robô Humanóide (MAIA)

Líder técnico e gestor no desenvolvimento de um robô humanóide acadêmico. Foco na integração de sistemas, controle de motores e ML para movimento.

Robótica Gestão ML

Experiência Profissional

Líder Técnico de Inteligência Artificial

Maio 2025 - Presente

BRAIN - IP FACENS

Responsável pela liderança técnica do departamento de IA. Oriento equipes multidisciplinares no desenvolvimento de soluções de Machine Learning e IA Generativa (LLM). Foco em arquitetura de software, code review e estratégia de implementação de agentes.

Analista de Inteligência Artificial

Mar 2023 - Maio 2025

BRAIN - IP FACENS

Desenvolvimento end-to-end de projetos de ML e Visão Computacional (PyTorch, TensorFlow). Criação de aplicações práticas com Llama e OpenAI, focando em sumarização, geração de texto e RAG. Treinamento de modelos de detecção de objetos e segmentação.

Aluno Assistente de Pesquisa (CONECTA 2030)

Jan 2024 - Maio 2025

IP FACENS

Pesquisador técnico no projeto de Ambiente de Realidade Mista (ARM) para validação de sistemas ADAS. Preparação de comunicação veicular e integração de hardware.

Pesquisador de Intercâmbio (ROADVIEW)

Abr 2024 - Ago 2024

Technische Hochschule Ingolstadt (Alemanha)

Desenvolvimento de Gêmeo Digital para sensores MEMS LiDAR no simulador CARLA. Investigação de modelos de ruído e implementação prática em ambiente simulado.

Gestor Voluntário & Capitão

Nov 2023 - Mar 2025

MAIA (Mobilidade Aplicada e IA)

Líder técnico e gestor da equipe de competição. Reestruturação da equipe, disseminação de conhecimento em ML e gestão dos projetos DonkeyCar, Eletroquad e Robô Humanóide.

Estagiário de Engenharia

Fev 2022 - Mar 2023

IP FACENS

Implementação de sistemas embarcados usando ROS e Protocolo CAN. Primeiros passos em projetos de Visão Computacional e Ciência de Dados.

Voluntário (Liquid Galaxy)

Abr 2022 - Ago 2022

Google Summer of Code

Pesquisa em detecção de faces, esqueletos e câmeras estéreo.

Iniciação Científica (Rota 2030)

Jan 2021 - Fev 2022

BRAIN - IP FACENS

Desenvolvimento de sistema de integração veicular e Gateway CAN. Estudo de protocolos automotivos internacionais (ISO 14229/15765). Publicação de artigo internacional.

Formação

  • Engenharia de Computação (Bacharelado)
    Facens | 2020 - 2025
  • Intercâmbio (Eng. Eletrotécnica e Informática)
    Technische Hochschule Ingolstadt | 2024
  • Técnico em Mecatrônica
    ETEC - Centro Paula Souza | 2017 - 2019

Publicações

  • Smart&Safe Mobility Lab: Mixed Reality Environment with HIL Detecção de VRU e ambiente de realidade mista com CV2X.
  • Integração de Sistema de Eye Tracker Estudo de usabilidade e análise de comportamento web com visão computacional.
  • Desenvolvimento de Gateway Baseado no Protocolo CAN Diagnóstico de periféricos e integração veicular.
Natanael.AI
Olá! Sou o assistente virtual do Natanael. Li todo o currículo dele e posso responder perguntas sobre suas experiências e projetos. O que gostaria de saber?