João Vitor Chaves de Souza

Desenvolvimento do V4H, plataforma de telessaúde da Wisecare utilizada no SUS. Atuo no backend em Node e TypeScript (Express, TypeORM, injeção de dependências com InversifyJS, filas com BullMQ e RabbitMQ, tempo real com Socket.IO) e no frontend React com Redux-Saga, além da integração com o CNES e da autenticação via Keycloak.

Conduzo a frente de visão computacional aplicada a esportes na Technology and Artificial Intelligence League, primeira liga acadêmica de IA da Paraíba: definição dos projetos da área, acompanhamento técnico e formação de novos membros. Na liga desde dez/2025, como trainee.

Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em parceria com empresas: ZOOX Smart Data (2025) e Plataforma de Educação Rômulo Passos (atual). Foco em agentes baseados em LLMs, visão computacional, OCR e business intelligence.

Sistema de engenharia de dados que ingere relatórios heterogêneos de operadores de apostas esportivas por um pipeline configurável: metadados em JSON, limpeza vetorizada e validações antifraude, e carrega os dados em um data warehouse PostgreSQL. O fluxo é orquestrado por arquitetura event-driven em Kafka, com gateway FastAPI validado por JSON e em conformidade com a LGPD.

Plataforma de IA que reduziu a produção de provas comentadas de 1 a 2 dias para cerca de 10 minutos. O sistema extrai dados de PDFs automaticamente e usa agentes RAG para gerar comentários ancorados em material curado, com chat interativo e revisão de especialistas (human-in-the-loop) alimentando a melhoria contínua.

Pesquisa em inteligência artificial aplicada, com contribuição em projetos do grupo no Centro de Informática da UFPB.

Liderei a engenharia de IA do LembreMe, assistente conversacional que unifica lembretes, finanças, metas, tarefas e notas em linguagem natural, com integração de calendário, scraping próprio para buscas de viagens, recomendações contextuais e ligações automatizadas. O núcleo usa LLMs para roteamento de intenção e geração de resposta. No mesmo ecossistema, o módulo de reuniões transcreve em tempo real via Deepgram e extrai tarefas, decisões, insights e perguntas em aberto, entregando notas e resumo executivo assim que a call termina.

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.

Programa imersivo presencial em Ciência da Computação, com workshops e mentorias em desenvolvimento de software.

1º lugar entre 6 equipes no hackathon do programa, com o PixelMind.

LembreMe

Assistente pessoal que roda inteiro no WhatsApp: finanças, tarefas, lembretes, metas e rotinas em linguagem natural. Autor principal, arquitetura e desenvolvimento.

Python · FastAPI · Node.js · whatsapp-web.js · LangChain · GPT-4o-mini

Pauta

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

Python 3.12 · FastAPI · SQLAlchemy · Celery · Next.js 16 · React 19

PixelMind

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

Next.js · TypeScript · Tailwind CSS · Node.js · Python · FastAPI

Vero

Plataforma clínica que acompanha a consulta em tempo real e faz a pré-consulta do paciente pelo WhatsApp. Autor principal, pipeline de LLM clínico, agente de pré-consulta e importação de documentos.

TypeScript · React 19 · Vite · Tailwind CSS 4 · TanStack Query · Fastify