Joaquim Breno Brito Cavalcante
Resumo Profissional
Engenheiro de Machine Learning com forte experiência em deep learning, processamento de sinais e implantação de modelos em larga escala. Experiente em conectar pesquisa e produto usando pipelines reproduzíveis e práticas modernas de MLOps. Habilidoso no desenvolvimento de soluções orientadas por dados para dados estruturados e não estruturados em GCP e AWS.
Educação
Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
Em AndamentoMestrado em Ciência da Computação • 📍 João Pessoa, Brazil
Foco: Machine Learning, Deep Learning, AI Research
Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
Graduado Out 2025Bacharelado em Engenharia de Computação • 📍 João Pessoa, Brazil
Disciplinas relevantes: Machine Learning, Deep Learning, Signal Processing, Algorithms
Experiência
Pesquisador de Machine Learning — Music AI
Set 2025 – Presente📍 Salt Lake City, UT
Desenvolvo modelos de ML para auto-tune e aprimoramento de vocais, além de pipelines de dados para geração de metadados em larga escala e processamento de áudio em GCP. Lidero experimentação, versionamento de modelos, deployment e estudos de validação com usuários.
Engenheiro de Software e Co-fundador — GoodsLeads
Dez 2024 – Ago 2025📍 João Pessoa, Brazil
Desenvolvi uma plataforma de captura e rastreamento de leads usando Google Maps API para captura direcionada. Implementei segmentação baseada em LLM com Claude e LangChain para classificação inteligente de leads. Construí workflows automatizados de email e geração de conteúdo usando n8n. Arquitetei infraestrutura escalável em AWS para processamento de dados e pipelines de automação.
Bolsista de Pesquisa em ML — Bolsa de Pesquisa
Set 2023 – Set 2025📍 Salt Lake City, UT
Projetei e implementei arquiteturas de alto desempenho para sincronização temporal de áudio com estado-da-arte, alcançando 5ms de precisão e baixa latência. Construí diagramas de acordes e extensões com Next/FastAPI. Publiquei resultados de pesquisa em conferências nacionais de Web Systems e MIR.
Estagiário de Machine Learning — Moises Inc.
Set 2021 – Set 2023📍 Salt Lake City, UT
Desenvolvi modelos generativos e de classificação usados por milhões de usuários - rotulagem semântica de músicas. Construí infraestrutura escalável de ML com Docker e projetei pipelines de pré-processamento de dados ponta-a-ponta para treinamento de modelos em larga escala.
Estagiário de Desenvolvimento Fullstack
Mai 2021 – Fev 2022📍 João Pessoa, Brazil
Criei portais de dados seguros e dashboards interativos para plataformas de transparência governamental usando Angular e APIs REST Flask com analytics em tempo real.
Publicações Selecionadas
Representation Matters: Evaluating Spectral Representations for Temporal Modeling
📄 Cavalcante et al. • 2024
Propôs arquitetura melhorando a precisão de estimação temporal em 26% em datasets de referência.
HeroKeys: AI-Based Virtual Environment for Music Learning
📄 Jordão, Cavalcante et al. • 2024
Desenvolveu plataforma interativa combinando análise de performance baseada em ML e visualização gamificada.
Liderança e Contribuições
Liderou a integração de modelos de ML em sistemas de produção impactando grandes bases de usuários. Conduziu pesquisa de produto e testes A/B para melhoria de modelos. Contribuiu para projetos open-source em ML, processamento de sinais e educação em IA.