João Galdino

Desenvolvedor Web & Projetos em IA

Graduando em Ciência e Tecnologia na UFRN, unindo o desenvolvimento web com a inteligência artificial para criar soluções impactantes.

Sobre mim

Sou apaixonado por tecnologia desde a época do curso técnico no Instituto Metrópole Digital. Atualmente, meu foco está em criar pontes entre o Desenvolvimento Web (React, Node.js, Supabase, Next.js) e a Inteligência Artificial, especialmente na área de Visão Computacional.

Além de codar e treinar modelos de machine learning, busco sempre manter o equilíbrio corporal. Quando não estou na frente do computador, você provavelmente me encontra nos tatames praticando Jiu-Jitsu.

React
Next.js
Node.js
Supabase
YOLO
Python
Moodle
Machine Learning
Tailwind CSS

Experiência Profissional

Desenvolvedor Web (Estágio)
Secretaria Municipal de Educação (SME) - Parnamirim/RN | Atual

Atuação em projetos de tecnologia para a educação, focando no desenvolvimento e manutenção de sistemas web para o Grupo de Tecnologia da Informação (GTI).

Estagiário de Redes
INCRA/RN | Jul 2025 - Nov 2025
  • Apoio na gestão de sistemas e infraestrutura de TI.
  • Desenvolvimento de soluções internas para automação de processos.
  • Suporte a equipes multidisciplinares em demandas tecnológicas.

Projetos em Destaque

Beamly
2024 - Atual

Sistema de detecção de defeitos em cordões de solda. IA desenvolvida com YOLOv11 integrada a uma aplicação web com Next.js 15 e Supabase.

Next.jsYOLOv11
Ver Site
EducaLink
2026

O EducaLink é uma aplicação móvel desenvolvida em React Native com o objetivo de centralizar e facilitar o acesso a links, informações e contatos relevantes para os servidores da Secretaria Municipal de Educação (SME) de Parnamirim/RN. A aplicação funciona como um portal unificado, agregando informações de diversos setores (SME, Pedagógico, Financeiro, etc.) e serviços externos (SIGEduc, Contracheque, Diário Oficial), com uma interface intuitiva e uma funcionalidade de busca robusta.

React NativeMunicipalFrontend
Urban Disaster Monitor
2025 | Smart Metropolis Lab

Sistema de detecção e classificação de civis e socorristas em cenários de desastres urbanos. Desenvolvido com YOLOv11 e técnicas de Visão Computacional para apoio a equipes de resgate.

Visão ComputacionalYOLOv11
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Publicações

A Deep Learning System for Automated Weld Seam and Surface Defect Inspection
ERAD-NE 2025

Artigo publicado nos Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Nordeste. Apresenta um sistema baseado em Deep Learning (YOLOv11) para inspeção automatizada e detecção de defeitos de superfície.

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