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João Pessoa, Brasil

João Vitor Chaves

Desenvolvedor full-stack e AI engineer, graduando em Ciência de Dados e IA na UFPB. Construo sistemas com LLMs, RAG e agentes, de pipelines de dados a produtos em produção. Gosto de aprender construindo, experimentar novas ideias e transformar conhecimento em projetos que resolvem problemas reais. Também sou apaixonado por esportes, competição e pelo processo de sempre buscar evoluir.

LAVID · UFPB
Desenvolvedor Full-Stack e AI Engineer no V4H, telessaúde no SUS
TAIL
Pesquisador em Visão Computacional (diretoria de Sports)
TRIL Lab · UFPB
Pesquisador em LLMs, visão computacional e OCR

Sobre

Quem sou

Sou graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial na UFPB e gosto principalmente de construir coisas que saem do papel. Meu interesse está tanto em entender como a inteligência artificial funciona quanto em descobrir como transformá-la em software que realmente possa ser usado por alguém.

Hoje faço parte do LAVID/UFPB, onde trabalho como desenvolvedor full-stack e AI engineer no V4H, plataforma de telessaúde da Wisecare utilizada no SUS. É onde tenho contato com desafios que vão além de simplesmente fazer uma aplicação funcionar: trabalho com um sistema real em produção, informações de saúde e integrações com serviços públicos, como o CNES.

Também faço pesquisa no TRIL Lab, participando de projetos desenvolvidos em parceria com empresas. É nesse ambiente que exploro áreas que mais me interessam dentro de IA, como agentes baseados em LLMs, visão computacional e OCR, tentando entender não só como essas tecnologias funcionam, mas onde elas realmente fazem sentido.

Outra parte importante da minha trajetória é a TAIL, primeira liga acadêmica de Inteligência Artificial da Paraíba. Entrei como trainee e hoje integro a diretoria de Visão Computacional/Sports, onde desenvolvemos, em equipe, um sistema de scouting automatizado para o basquete 3x3. Essa frente também aproxima duas coisas que fazem parte de quem eu sou: tecnologia e esportes.

No fim, é isso que mais me move: aprender construindo, testar ideias e entender como tecnologia pode ser aplicada a problemas reais.

Retrato de João Vitor Chaves

Ferramentas

IA & ML
  • Python
  • PyTorch
  • LangChain
  • LLMs
  • Computer Vision
  • Whisper
Backend
  • TypeScript
  • Node.js
  • Express
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • Redis
Frontend
  • React
  • Next.js
  • Redux
  • Tailwind CSS
Dados & Infra
  • Docker
  • RabbitMQ
  • Airflow
  • pandas
  • pgvector
  • Git

Experiência

Trajetória

Agora

Jun 2026 — Presente

Desenvolvedor Full-Stack e AI Engineer

LAVID · UFPB

Desenvolvimento do V4H, plataforma de telessaúde da Wisecare utilizada no SUS, integrada ao prontuário AGHUse, ao CNES e à autenticação via Keycloak. Construí o processamento e a persistência das transcrições das consultas e uma camada de IA sobre elas: busca com citações, identificação de fatos clínicos por participante e rascunhos de evolução SOAP. Atuo no backend em Node e TypeScript (Express, TypeORM, InversifyJS, BullMQ e RabbitMQ, Socket.IO) e no frontend React com Redux-Saga, e estou reconstruindo a camada de sessões e videochamadas para substituir a dependência do Jitsi por uma solução própria.

  • TypeScript
  • Node.js
  • React
  • PostgreSQL
  • RabbitMQ
  • LLMs
  • Docker

Mar 2025 — Presente

Pesquisador

TRIL Lab · UFPB

Pesquisa, desenvolvimento e inovação em parceria com empresas, com foco em agentes baseados em LLMs, OCR e visão computacional. Projetos: Editora BP (mai 2026 — presente), plataforma de IA para produção de provas comentadas, com fluxo de 10 etapas em LangGraph, RAG sobre fontes curadas e revisão por especialistas, que reduziu a primeira versão de uma prova de 1 a 2 dias para cerca de 10 minutos e o custo por questão em 10 vezes; e TutorIA (dez 2025 — mar 2026), tutoria para o ENEM no WhatsApp, com resolução de questões por foto, correção de redação e dúvidas com RAG.

  • LLMs
  • LangGraph
  • RAG
  • FastAPI
  • OCR
  • Python

Ago 2026 — Presente

Pesquisador em Visão Computacional

TAIL

Na Technology and Artificial Intelligence League, primeira liga acadêmica de IA da Paraíba, integro a diretoria de Visão Computacional/Sports. Em equipe, desenvolvo um sistema de scouting automatizado para o basquete 3x3 que extrai métricas de jogadores de vídeos de transmissão, adaptando para meia quadra um pipeline de 5x5 (detecção, segmentação, keypoints de quadra e pose) e avaliando a generalização dos modelos. Projeto em andamento.

  • Computer Vision
  • PyTorch
  • Python
  • YOLO

Antes

Nov 2025 — Jul 2026

Trainee

TAIL

Com a turma de trainees, construí o Pauta, plataforma de civic tech em que cidadãos reportam problemas urbanos com foto e localização. Um LLM de visão classifica cada relato (com revisão manual quando a confiança é baixa), os relatos viram pontos georreferenciados no PostgreSQL/PostGIS, exibidos em mapa e feed da comunidade, e as notificações rodam sobre um outbox de eventos consumido por workers Celery.

  • Next.js
  • FastAPI
  • PostGIS
  • pgvector
  • Celery
  • Supabase

Nov 2025 — Jun 2026

Pesquisador, engenharia de dados

ARIA · UFPB

Responsável pelo pipeline de ingestão automatizada da LOTEP, a Loteria do Estado da Paraíba: detecta planilhas novas de todos os operadores legalizados do estado, identifica o layout correspondente ou infere e registra um novo automaticamente, e executa auditoria e limpeza vetorizada até a carga em um data warehouse PostgreSQL, com mais de 20 GB de dados e milhões de registros de apostas. Configuração em JSON orientada a metadados, validações antifraude, arquitetura event-driven em Kafka e gateway FastAPI validado por schema, em conformidade com a LGPD. Reduziu de 6 horas para 40 minutos o preparo dos dados do time de analytics.

  • Kafka
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • Python
  • LGPD

Jun 2025 — Dez 2025

AI Engineer (estágio)

Zoox Smart Data

Gerador de agentes inteligentes que resolveu um gargalo do CrewAI: em vez de escrever código, o usuário define papel, objetivo e contexto do agente por uma interface interativa, e a aplicação gera o código e a configuração prontos para uso.

  • CrewAI
  • Python
  • LLMs

Nov 2024 — Abr 2025

Participante (turma 2024.2)

Trilha · UFPB

Programa gratuito de programação, projetos e mentoria da UFPB, feito por estudantes, com aulas de Python, web e dados.

1º lugar entre 6 equipes no hackathon do programa (mai–jun 2025), com o PixelMind

Projetos

Seleção de trabalhos

Sistemas que construí do zero, a maioria como autor principal, envolvendo agentes de IA, processamento multimodal e engenharia de dados.

LembreMe

Assistente pessoal que roda inteiro no WhatsApp: finanças, tarefas, lembretes, metas e rotinas em linguagem natural

LembreMe é um assistente pessoal que opera inteiramente pelo WhatsApp. A pessoa escreve, manda áudio ou fotografa um comprovante, e o agente interpreta, registra e devolve o que precisa: gastos e receitas (inclusive fixos e parcelados), tarefas, lembretes, metas financeiras e pessoais, notas e buscas de restaurantes por GPS ou cidade.

  • Python
  • FastAPI
  • Node.js
  • whatsapp-web.js
  • LangChain
  • +11

Pauta

Transparência política municipal: o cidadão reporta um problema urbano, acompanha a resolução e se aproxima de quem o representa

Pauta nasce de uma distância concreta: a maioria das pessoas não sabe quem são seus vereadores nem o que eles propõem, e as reclamações sobre a cidade viram desabafo sem chegar a quem poderia resolver. A plataforma liga as três pontas, cidadão, acontecimento urbano e representante, em um fluxo só.

  • Python 3.12
  • FastAPI
  • SQLAlchemy
  • Celery
  • Next.js 16
  • +13

PixelMind

Editor de vídeo que aceita comandos em linguagem natural, primeiro lugar no hackathon do Trilha

PixelMind permite editar vídeo conversando com o sistema. Em vez de procurar o trecho na timeline, a pessoa escreve o que quer (por exemplo, remover a parte em que se fala sobre determinado assunto) e o sistema localiza e executa o corte.

  • Next.js
  • TypeScript
  • Tailwind CSS
  • Node.js
  • Python
  • +6

Vero

Plataforma clínica que acompanha a consulta em tempo real e faz a pré-consulta do paciente pelo WhatsApp

Vero dá suporte cognitivo ao médico enquanto o atendimento acontece. O áudio é capturado no navegador e transcrito por streaming; sobre essa transcrição, um serviço de IA clínica levanta hipóteses diagnósticas, aponta sinais de alerta, sugere condutas e prepara um rascunho de prescrição. O médico acompanha tudo em um painel de raciocínio clínico com chat, marcando o que é útil e dispensando o resto, e encerra a consulta com todo o material consolidado.

  • TypeScript
  • React 19
  • Vite
  • Tailwind CSS 4
  • TanStack Query
  • +14