Jonnathas Gouvea

Desenvolvedor Back-End e Full-Stack com sólida experiência em Java, Python e TypeScript. Especialista no desenvolvimento de APIs REST escaláveis, arquitetura de microsserviços e mensageria com Apache Kafka. Proficiente em infraestrutura moderna utilizando Docker, Kubernetes, Google Cloud Platform(GCP) e Azure, sempre aplicando práticas de Clean Code e arquitetura modular.

Video Summarization 2025 – 2026

Desenvolvedor Full-stack

• Desenvolvi uma API robusta com FastAPI para sumarização automática de vídeos do YouTube, implementando um pipeline completo de Download, Transcrição (Faster Whisper) e Sumarização (LLaMA).
• Implementei uma estratégia de Cache distribuído com Redis (TTL de 7 dias), otimizando o tempo de resposta para vídeos já processados e reduzindo custos computacionais.
• Arquiturei o processamento em background para tarefas de longa duração, permitindo que a API mantenha alta disponibilidade enquanto modelos de IA executam tarefas intensivas de GPU/CPU.
• Desenvolvi a infraestrutura utilizando Docker e Docker Compose para orquestrar os serviços da API e do banco de dados, garantindo paridade entre ambientes de desenvolvimento e produção.
• Alcancei uma redução de86%no tempode consumo de conteúdo para o usuário final, mantendo a precisão dos pontos-chave através de técnicas avançadas de sumarização.

Estokar – Sistema de Inventário 2025 – Atual

Desenvolvedor Full-Stack

• Arquiteturei um ecossistema completo com NestJS, Next.js e React Native (Expo), implementando autenticação segura via OAuth2/JWT e integração com Supabase.
• Desenvolvi um sistema de sincronização offline no aplicativo mobile utilizando SQLite e o padrão Outbox,

garantindo a integridade dos dados em operações de campo sem conectividade.

• Implementei uma pipeline de CI/CD com GitHub Actions para testes automatizados (Jest) e deploy estratégico:

backend na Azure e frontend na Vercel.

• Estabeleci uma cultura de observabilidade configurando o Sentry para rastreamento de erros e monitoramento de performance em tempo real em todas as camadas da aplicação.

Rinha de Backend – API de Detecção de Fraude 2026

Desenvolvedor Back-End

• Desenvolvi uma engine de busca ANN (Approximate Nearest Neighbors) nativa em C com suporte a instruções

AVX2.

• Implementei uma estrutura de dados KD-Tree otimizada para busca espacial em 14 dimensões, utilizando mmap para carregamento ultra-rápido do dataset em memória.
• Arquiturei a integração híbrida entre TypeScript (Hono) e a engine em C, utilizando um pool de workers para garantir o processamento paralelo e a alta disponibilidade do sistema.
• Configurei o ambiente de deploy com Nginx como balanceador de carga para múltiplas instâncias da API,

orquestradas via Docker para máxima eficiência de recursos.

Análise e Desenvolvimento de Sistemas Jan. 2024 – Jul. 2026

Universidade Estácio de Sá, São Paulo