Leandro Pereira

Especialista em IA Generativa & Prompt Engineering | Engenheiro da Computação | Educador

Perfil Profissional

Engenheiro da Computação com especialização em Inteligência Artificial Generativa e Engenharia de Prompt, unindo sólida formação técnica em desenvolvimento de software com experiência prática em design de instruções complexas para LLMs. Atuação destacada na criação de sistemas educacionais e logísticos baseados em IA, com domínio em APIs de modelos generativos (OpenAI, Anthropic), RAG (Retrieval-Augmented Generation) e fine-tuning.

Coautor de livros técnicos publicados pela Editora Senac São Paulo, com experiência multidisciplinar em colaboração com equipes de tecnologia, educação e negócios. Especialista em traduzir requisitos complexos em prompts otimizados, testar modelos de linguagem em cenários reais e documentar resultados com rigor metodológico. Postura investigativa aplicada ao desenvolvimento de projetos de IA em Logística, Educação e Automação de Processos.

Competências Técnicas

IA Generativa & Prompt Engineering
OpenAI API (GPT-4, GPT-3.5) Anthropic Claude API LLMs Locais (Ollama, LM Studio) Prompt Engineering Avançado Chain-of-Thought Prompting Few-Shot Learning RAG (Retrieval-Augmented Generation) Fine-tuning de Modelos Embeddings & Vector Databases
Desenvolvimento & Ferramentas
Python (NumPy, Pandas, FastAPI) JavaScript/Node.js APIs RESTful JSON/XML Git & GitHub Docker SQL & Modelagem de Dados ChromaDB / Pinecone
Domínios de Aplicação
Logística & Supply Chain Educação & Instrução Automação de Processos Análise de Documentos NLP & Text Mining

Portfólio de Projetos - IA Generativa

1. Assistente de Legislação Aduaneira (RAG System)

Sistema de pergunta-resposta baseado em RAG para consultas sobre legislação de importação/exportação. Processa PDFs de leis e regulamentos, converte em embeddings e permite busca semântica com contexto preciso.

Funcionalidades:

  • Ingestão e processamento de documentos PDF com PyPDF2
  • Geração de embeddings com OpenAI text-embedding-ada-002
  • Armazenamento vetorial com ChromaDB
  • Interface conversacional com histórico de contexto
  • Citação automática das fontes legais nas respostas

Python OpenAI API ChromaDB LangChain FastAPI

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2. Gerador de Planos de Aula Automatizado

Ferramenta para criação automática de planos de aula estruturados com base em metodologias ativas. Gera saída em JSON padronizado para integração com LMS (Moodle, Canvas).

Funcionalidades:

  • Prompt engineering com Chain-of-Thought para estruturação pedagógica
  • Validação de schema JSON com Pydantic
  • Geração de objetivos de aprendizagem alinhados à Taxonomia de Bloom
  • Criação de atividades práticas e critérios de avaliação
  • Exportação em formatos compatíveis com plataformas LMS

Python OpenAI API Pydantic JSON Schema Streamlit

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3. Classificador de Sentimento para Feedback de Alunos

Sistema de análise de feedback qualitativo de avaliações de cursos, categorizando sentimentos e extraindo insights acionáveis para melhoria contínua.

Funcionalidades:

  • Classificação de sentimento (positivo/neutro/negativo) com GPT-4
  • Extração de temas recorrentes (qualidade do conteúdo, didática, infraestrutura)
  • Processamento em lote de planilhas CSV/Excel
  • Dashboard de visualização com gráficos de distribuição
  • Exportação de relatórios executivos em PDF

Python OpenAI API Pandas Matplotlib FPDF

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4. Extrator de Dados de Notas Fiscais (Invoice Parser)

Pipeline de extração e estruturação de dados de notas fiscais em formato não estruturado, convertendo para tabelas padronizadas com validação de campos numéricos.

Funcionalidades:

  • OCR de imagens de notas fiscais com Tesseract
  • Extração de entidades (fornecedor, valores, impostos, itens) via GPT-4
  • Validação cruzada de totais para reduzir alucinações
  • Normalização de formatos de data e valores monetários
  • Exportação para CSV/Excel com metadados de confiança

Python OpenAI API Tesseract OCR Regex Pandas

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5. Otimizador de Prompts (Meta-Prompting)

Ferramenta de meta-prompting que recebe prompts mal estruturados e os reescreve aplicando melhores práticas de engenharia de prompt, com versionamento e comparação de resultados.

Funcionalidades:

  • Análise de qualidade de prompts (clareza, especificidade, formato)
  • Reescrita automática com técnicas (persona, delimitadores, exemplos)
  • A/B testing de prompts original vs. otimizado
  • Métricas de qualidade (token usage, tempo de resposta, coerência)
  • Versionamento de experimentos com Git-like tracking

Python OpenAI API SQLite Gradio MLflow

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Experiência Profissional

Docente - Desenvolvimento de Software & IA

Senac São Paulo (Guarulhos)

Agosto de 2012 - Presente (13 anos)

  • Desenvolvimento e instrução de cursos técnicos em Informática com foco em Lógica de Programação, Modelagem de Dados, Banco de Dados e Programação Orientada a Objetos
  • Design de instruções complexas e roteiros de aprendizado aplicando metodologias ativas (paralelo direto com criação de system prompts e few-shot prompting para LLMs)
  • Criação de conteúdos pedagógicos utilizando ferramentas digitais e automação com Python para geração de materiais didáticos personalizados
  • Formação continuada de professores em tecnologias emergentes, incluindo integração de IA Generativa em ambientes educacionais
  • Orientação de alunos em projetos envolvendo aplicações de Machine Learning e NLP

Docente - Tecnologia da Informação Aplicada

ETEC - Escola Técnica da Zona Leste

Agosto de 2012 - Janeiro de 2019 (6 anos 6 meses)

  • Ministração de disciplinas técnicas integrando Logística e Tecnologia (TI Aplicada à Logística, Logística Internacional, PPCP)
  • Desenvolvimento de materiais pedagógicos com estruturação de conhecimento complexo em formatos didáticos (competência aplicável a instruction tuning de modelos)
  • Orientação de projetos de conclusão de curso conectando teoria à prática através de metodologias de pesquisa aplicada

Coordenador de Curso - Logística

ETEC - Escola Técnica Professor Horácio Augusto da Silveira

Agosto de 2011 - Dezembro de 2012 (1 ano 5 meses)

  • Coordenação do curso técnico de Logística com planejamento curricular e implementação de melhorias pedagógicas
  • Suporte a professores na adoção de metodologias ativas e organização de atividades interdisciplinares

Analista de Demanda

Nestlé Waters

Maio de 2011 - Julho de 2012 (1 ano 3 meses)

  • Desenvolvimento de modelos estatísticos para projeção de vendas e otimização de estoques de segurança
  • Análise preditiva de demanda com uso de ferramentas de Business Intelligence e análise de dados (competência transferível para análise de outputs de LLMs e validação de resultados)
  • Planejamento e controle do programa de produção baseado em comportamento de mercado

Supervisor de Logística

ELGIN S.A.

Agosto de 2009 - Janeiro de 2011 (1 ano 6 meses)

  • Gestão de equipe logística (16 colaboradores) e desenvolvimento de KPIs para otimização operacional
  • Planejamento e execução de projetos logísticos complexos (dimensionamento de armazéns, implementação de sistemas de rastreamento)
  • Apresentação de resultados estratégicos para diretoria com documentação técnica estruturada

Formação Acadêmica

Engenharia de Computação

UNIVESP - Universidade Virtual do Estado de São Paulo

2020 - 2024

Bacharelado em Tecnologia da Informação

UNIVESP - Universidade Virtual do Estado de São Paulo

2020 - 2024

Especialização em Docência para a Educação Profissional

Centro Universitário Senac

2016 - 2017

Tecnólogo em Logística e Transportes

FATEC Zona Leste

2003 - 2006

Publicações Técnicas

Certificações