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Darlan Noetzold

Programador

PERFIL

Cientista da Computação formado no IFSul e atuando como Programador Pleno na CWI Software. Possuo MBA em Big Data e Inteligência Competitiva e atualmente estou fazendo Pós-Graduação em Engenharia de Software e em Cloud Computing. Atualmente também estou fazendo Mestrado em Computação Aplicada na UNISINOS. Sempre fui apaixonado por Matemática e por criar. Sinto que a programação e a área da tecnologia no geral, podem associar ambos os mundos. E esta convergência da lógica com a criatividade sempre me fez pensar mais e executar meus projetos, isto atribuído a uma rotina de estudos e de dedicação ao que eu amo, fizeram eu chegar onde estou. Está área é, com certeza, a minha fonte de dopamina no final do dia.

HABILIDADES

JAVA – AVANÇADO

JAVA EE – INTERMEDIÁRIO

Spring Framework – INTERMEDIÁRIO

Quarkus – INTERMEDIÁRIO

Git (Github, GitLab, BitBucket) – INTERMEDIÁRIO

PYTHON – INTERMEDIÁRIO

E-commerce – INTERMEDIÁRIO

Serviços de Mensageiria – INTERMEDIÁRIO

Caching – INTERMEDIÁRIO

DevOps (Docker, Vagrant) – INTERMEDIÁRIO

React – BÁSICO

HTML5 & CSS3 – INTERMEDIÁRIO

C++ – INTERMEDIÁRIO

BlockChain – BÁSICO

Rust – BÁSICO

Microsserviços (API’s, Mocks) – INTERMEDIÁRIO

Node.js/Nest.js – INTERMEDIÁRIO

JavaScript/TypeScript – INTERMEDIÁRIO

Banco de Dados (MySQL, PostgreSQL e MongoDB, OracleDB) – INTERMEDIÁRIO

Testes (Junit & Mockito) – INTERMEDIÁRIO

Segurança de Aplicações Web- INTERMEDIÁRIO

Machine Learning – INTERMEDIÁRIO

SO (Linux, Windows) – INTERMEDIÁRIO

Monitoria (Graylog, Dynatrace, Grafana) – BÁSICO

Data Science – INTERMEDIÁRIO

Design Patterns – BÁSICO

Raspberry Pi – INTERMEDIÁRIO

Inglês e Espanhol – INTERMEDIÁRIO

Redes – BÁSICO

FOCOS DE ESTUDOS

Java

Conhecimento em Java Orientado a Objetos, Exceções, Pacote Java.lang, Pacote Java.io, Pacote Java.util, Collections, Maven, XML, Servlets, JPA, Spring Framework, JUnit, JSF, Hibernate, RESTful APIs, Microservices, Docker, Kubernetes, Jenkins, Kafka, Redis, Elasticsearch, Git, GitLab CI/CD, Gradle, Lombok, e Swagger. Desenvolvimento prático com as tecnologias citadas, incluindo resolução de problemas em aplicações reais e atuais no mercado, e experiência em integração contínua, deploy automatizado em ambientes de produção, e arquitetura de sistemas distribuídos e escaláveis.

Machine Learning

Complemento de Data Science com Python e suas bibliotecas (Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib e Scikit-learn), além de ferramentas como MathLab e conceitos matemáticos aplicados em Data Science. Experiência em técnicas avançadas como Neural Networks, Coeficiente de Aprendizagem, Equação Normal, Normalização, Classificação, Gradiente Descendente, Análise de Componentes Principais (PCA), Regulação L1/L2, e métodos de otimização como Adam e RMSprop. Conhecimento na aplicação prática dessas técnicas para resolver problemas complexos em análise de dados e machine learning.

Python

Conhecimento em Python 2.7 e 3 Orientado a Objetos, com experiência em Manipulação de Strings, Collections, padronizações, e Classes de Testes. Criação de APIs com Flask e Django, além de prática com Bibliotecas como Tkinter, PyGame, Sklearn, Pandas, Numpy, Matplotlib, PyTorch, Requests, BeautifulSoup, Selenium, e SQLAlchemy. Experiência em desenvolvimento de interfaces gráficas, automação de tarefas, machine learning, e deep learning, utilizando essas bibliotecas para criar soluções eficientes e escaláveis em projetos de software.

SpringBoot

Conhecimento e desenvolvimento prático em aplicações de Back-End contruidas com SpringBoot Framework. Aplicação do front com React e Thymeleaf. Spring Security para login, cadastro, tokenização e criptografia de senhas. Feign Client para a contrução de API’s. Spring JPA para comunicação com Banco de Dados. Uso de integração de serviço de mensageiria como RabbitMq e Kafka. Caching em memória e em banco não relacional como Redis. Testes com Junit e MockBean. E deploy em plataformas como a Heroku.

High Computing Performance

Conhecimentos em Otimização de Performance em Java, focando no ajuste de parâmetros da JVM, incluindo tuning de Garbage Collectors como G1, ZGC e Shenandoah, e otimização de heap memory. Experiência em identificar gargalos de performance com ferramentas como VisualVM, JProfiler e Java Mission Control. Habilidade em otimizar código para alta concorrência, utilizando técnicas avançadas de threading, pooling, caching e ajustes de JIT. Conhecimento em JNI para integrar código nativo com Java, maximizando a eficiência em operações críticas.

Banco de Dados

Conhecimento em manipulação de Dados através do MySql, PostgreSQL, Oracle DB e MariaDB e o uso de segurança e otimização das tabelas. Uso de relacionamento entre tabelas e outras técnicas usadas para o armazenamento de dados.