João Victor Farias

Sou um desenvolvedor em aprendizado contínuo. Atualmente lidero uma equipe de TI com Front-End, implementando scripts, rich snippets e soluções em SEO usando as stacks: Python, JavaScript e Liquid (Shopify). Tive meu primeiro contato com tecnologia durante o mestrado onde pude desenvolver modelos de análises estatística na linguagem R. 

No doutorado, desenvolvi um algoritmo preditivo com técnicas de Machine Learning para o risco de fibrose hepática e carcinoma hepatocelular. Dentre os quais, foram usados os modelos: random forest, decision tree e regressão logística usando a biblioteca Pandas. Ansioso por aprender enquanto trabalho ativamente em um time colaborativo e ambiente orientado à resultados. 

Atualmente almejo posições as quais possa usar parte dos meus conhecimentos prévios acumulados ao longo da minha vida e aprender novas habilidades que venham a ajudar o time como um todo. 

Meu GitHub @jvcfarias.

• Pesquisador Contratado 
  • University of California (2014 - 2015)
    • Entrada e manutenção de parâmetros em banco de dados seguidos por análise estatística e apresentação de relatórios para stakeholders.
• Professor de Inglês 
  • Minds (2015 - 2019)
    • Professor de para adultos dos níveis básico ao avançado 
  • Red Balloon (2020 - 2022)
    • Professor de inglês para adolescentes baseado na metodologia de Cambridge.
• Estrategista de TI 
  • Kyraly Marketing Digital (2022 - atual)
    • Assegura que os estrategistas menos experientes terão como seguir com suas implementações
    • Ajuste de prazos e realização de reuniões com clientes, garantindo o fluxo de trabalho eficiente e ágil 
    • Garante a qualidade das implementações do escopo de SEO técnico realizado por estrategistas menos experientes 
    • Garante o maior nível possível de automação de implementações, nas stacks: HTML, CSS3, JavaScript, PhP e Liquid 
    • Propõe documentações e planos de ação para estrategistas menos experientes Intermédio entre times de análise e de implementação, além da prestação de contas com as partes interessadas

• Mestrado e Doutorado Acadêmico
  • Mestrado acadêmico (2016 - 2018)
    • Desenvolvimento de modelos estatísticos de regressão logística multivariada, correlação, associação e testes Mann Whitney e Kruskal Wallis. Linguagem R foi utilizada e a tese foi intitulada: “ASSOCIAÇÃO ENTRE OS POLIMORFISMOS DO GENE CD209 (rs4804803 e rs2287886) COM O GRAU DE FIBROSE E HEPATOCARCINOMA CELULAR EM PACIENTES INFECTADOS COM O VÍRUS DA HEPATITE C
  • Doutorado Acadêmico  (2016 - 2018)
    • Linguagem de programação, bibliotecas e ferramentas utilizadas: Python, Pandas, SKLearn, Jupyter Notebook, Google Colab. Script desenvolvido está no GitHub @jvcfarias. Utilização de técnicas de machine learning para predição de risco da fibrose hepática e carcinoma hepatocelular nos pacientes cronicamente infectados pelo vírus da Hepatite C. As técnicas utilizadas incluíram random forest, rede neural e regressão logística multivariada.