Desenvolvedor Python | Dados & IA | Tecnologia aplicada às Ciências da Vida

Olá! Eu sou Pedro Henrique Carvalho Santos, também conhecido como "PH" ou "Peagas", estudante de Ciências Biológicas na UNIVASF e profissional em formação na interseção entre desenvolvimento de software, dados, inteligência artificial e ciências da vida.

Minha principal linguagem é Python, com experiência prática também em TypeScript, JavaScript, SQL e R. Tenho interesse especial em desenvolvimento de aplicações, Backend, Full Stack, análise e engenharia de dados, Inteligência Artificial e soluções tecnológicas aplicadas à Biotecnologia, Bioinformática e pesquisa científica.

Atualmente, estou aprofundando meus conhecimentos em Engenharia de Software, construindo projetos próprios e estudando desafios técnicos públicos de empresas para transformar problemas reais em projetos de portfólio.

Além do desenvolvimento tradicional, também utilizo IA, Low-Code e Vibe Coding como ferramentas para acelerar prototipação, desenvolvimento e exploração de soluções — sempre buscando compreender e validar tecnicamente o código e as decisões utilizadas.

• 🐍 Python como principal linguagem
• 💻 Desenvolvimento Backend e Full Stack
• 🤖 Interesse em Inteligência Artificial, Machine Learning e LLMs
• 📊 Experiência com Dados, Estatística e Business Intelligence
• 🧬 Estudante de Ciências Biológicas
• 🧪 Interesse em Biotecnologia e Bioinformática
• 🔬 Desenvolvimento de soluções voltadas à pesquisa científica e Ciências da Vida
• 🌐 Experiência com APIs REST, bancos de dados e aplicações web
• 🛠️ Estudo contínuo através de projetos autorais e desafios técnicos públicos
• ☁️ Interesse em Cloud, DevOps, automação e sistemas distribuídos
• 🧠 Entusiasta de IA aplicada ao desenvolvimento de software

• APIs REST
• Autenticação e autorização
• Integração entre serviços
• Validação de dados
• Testes automatizados
• Documentação de APIs
• Arquitetura de aplicações

• SQL
• PostgreSQL
• MySQL
• MongoDB
• SQLite
• Modelagem de dados
• ETL / ELT
• Análise de dados
• Estatística
• Machine Learning
• Business Intelligence

• Inteligência Artificial
• Machine Learning
• LLMs
• Engenharia de Prompts
• RAG
• Embeddings
• Processamento e análise de dados
• Automação de processos
• n8n
• Power Automate
• Google Apps Script
• scikit-learn
• Power BI
• DAX

• Git & GitHub
• Docker
• CI/CD
• AWS
• Microsoft Azure
• Oracle Cloud
• Redis
• Linux
• Automação

Um dos principais diferenciais que estou construindo é a combinação entre Computação e Ciências Biológicas.

Meu objetivo é explorar como software, dados e inteligência artificial podem ser utilizados para resolver problemas em áreas como:

• 🧬 Biotecnologia
• 🔬 Bioinformática
• 🧪 Pesquisa científica
• 📊 Dados biológicos
• 🤖 IA aplicada às Ciências da Vida
• 🧫 Sistemas para laboratórios
• 🧠 Computação científica
• 🏥 HealthTech e tecnologia médica

Essa interseção é também onde concentro parte dos meus projetos autorais e estudos.

Plataforma voltada ao contexto de laboratórios e pesquisa em Ciências da Vida, desenvolvida explorando a integração entre software, dados e inteligência artificial.

Projeto autoral em desenvolvimento.

Plataforma para auxiliar estudantes e pesquisadores na localização, organização e exploração de referências bibliográficas, combinando busca acadêmica, processamento de documentos, busca semântica e Inteligência Artificial.

Projeto em desenvolvimento.

Stack principal:

Python FastAPI React TypeScript PostgreSQL pgvector Redis Docker

Ferramenta desenvolvida em Python para análise de segurança, desempenho e qualidade de código, explorando automação de verificações e geração de diagnósticos técnicos.

Projeto experimental desenvolvido em Python para análise automatizada de vulnerabilidades em aplicações web, utilizado como estudo de segurança aplicada ao desenvolvimento.

Também utilizo desafios técnicos públicos de empresas como estudos práticos de Engenharia de Software.

A ideia não é simular processos seletivos, mas utilizar problemas reais como laboratório para estudar:

• arquitetura;
• APIs;
• bancos de dados;
• testes;
• segurança;
• performance;
• tratamento de erros;
• documentação;
• boas práticas;
• qualidade de código.

As implementações publicadas são identificadas como estudos independentes baseados em desafios técnicos públicos.

Ciências Biológicas — UNIVASF (2023 - Em andamento)

Análise de Dados — Alura (Mar. de 2026 - Jun. de 2026, +500 horas de formação)

Português — Nativo

Inglês — Avançado (C1)

Espanhol — Intermediário

Python
   │
   ├── Backend & APIs
   ├── Engenharia de Software
   ├── Dados & Data Engineering
   ├── Inteligência Artificial
   └── Bioinformática
          │
          └── Ciências da Vida

Atualmente meu foco está em transformar conhecimento em projetos reais, aprofundando principalmente:

• Python
• TypeScript
• SQL
• Backend
• Full Stack
• Engenharia de Software
• Inteligência Artificial
• Dados
• Bioinformática
• Biotecnologia

Este GitHub funciona como meu laboratório de desenvolvimento.

Aqui você encontrará projetos autorais, estudos, experimentos, implementações baseadas em desafios técnicos públicos e aplicações que exploram a interseção entre software, dados, IA e Ciências da Vida.

Construir. Experimentar. Estudar. Aprender. Evoluir.