Linguagens de Programação
Experiência prática desenvolvida em disciplinas com linguagens como C, C++, Java, Python, JavaScript, ShellScript, VBA, COBOL e Assembly (MIPS). Forte base em Lógica de Programação, Estrutura de Dados, paradigmas como a Orientação a Objetos (POO) e em boas práticas de programação (SOLID, Clean Code, TDD, etc)
Banco de Dados
Modelagem, normalização e implementação de Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais utilizando linguagem SQL em sistemas como MySQL, SQLServer, MariaDB e PostgreSQL, além da integração com APIs e uso de ORM (Object-Relational Mapping) como Hibernate.
Engenharia de Software
Noções sólidas de Engenharia de Sistemas, documentação e modelagem de diagramas UML, uso de Padrões de Projeto (Design Patterns), Metodologias Ágeis e Testes de Software para o ciclo de vida do desenvolvimento.
Frameworks e Bibliotecas
Uso prático de frameworks e bibliotecas essenciais para o desenvolvimento de aplicações e análise de dados, com destaque para Spring Boot, JUnit (testes automatizados), análise de dados em Python (Pandas, Numpy, Scipy, Plotly, Matplotlib e Seaborn), de usos em Sistemas Operacionais (OS, CURL, ARPA, unistd.h, argparse, pyfiglet, subprocess, process, sys, hashlib, blkid, thread, csignal, Semaphore) e outras bibliotecas populares e de alto desempenho.
Ferramentas e Softwares
Proficiência no uso de ambientes de desenvolvimento e ferramentas de modelagem/simulação, como MARS, Eclipse, VSCode, Google Collab, Android Studio, Visual Paradigm, Cisco Packet Tracer, VMWare, ProjectLibre, GeoGebra, Excel, Solver, Word, PowerPoint
Outros Conhecimentos
Embasamento multidisciplinar em áreas complementares, incluindo Contabilidade, Estatística, Matemática Discreta, Cálculo, Engenharia de Software, Interação Humano-Computador, Sistemas Operacionais, Arquitetura de Computadores, Programação em Microinformática e Mainframe, Redes, Auditoria de Sistemas, Segurança da Informação, Gestão de Projetos e Equipes, Governança de TI.