I'm a Computer Science student at the Federal University of Piauí passionate about AI-driven automation and building systems that solve real governmental problems. Currently focused on intelligent document generation, cloud-native architectures, and leveraging modern AI tooling for rapid, high-quality development.
Status: 🔴 Active Development (PIBITI Research Grant — Brazil's national undergraduate research program, funded by Federal University of Piauí) An AI-powered system for the Piauí Public Security Department that intelligently transcribes, extracts entities, and synthesizes police deposition statements with absolute juridical traceability.
Key Architecture:
- ASR Layer (Whisper Turbo / Parakeet TDT) → Speech-to-text with diarization
- NER Layer (LeNER-Br / BERT) → Fact-locking, entity extraction (names, dates, locations, laws)
- LLM Layer (vLLM, Ollama) → Deterministic synthesis (Temperature 0.0, on-premise)
- Compliance: 100% on-premise (Air-gapped), zero cloud APIs — required by Brazil's LGPD (data protection law, analogous to GDPR)
Tech Stack: Python 3.11 | FastAPI | HuggingFace Transformers | Redis/Celery | MinIO | Docker | WireGuard VPN | HPC Mandu (Supercomputer)
Status: 🟠 Paused (architecture stable)
A full-stack application that uses generative AI to automate job discovery on the Gupy platform. Demonstrates production-grade architecture for AI integration, asynchronous job processing, and end-to-end automation.
Key Features:
- RESTful API with Spring Boot 3 + Spring Data JPA
- React SPA with advanced filtering and real-time updates
- AI matching engine (Google Gemini / OpenAI integration)
- Workflow automation via n8n for smart notifications (Telegram, Discord, Email)
- Job scheduling with asynchronous processing (background workers)
Tech Stack: Java 17+ | Spring Boot 3 | React 18 | Vite | Tailwind CSS | PostgreSQL | n8n | OkHttp | Maven
Status: 🟡 Research Phase
Exploring AI techniques for digital forensics and investigative intelligence within governmental constraints.
I'm a top-down, visual thinker: I need the big picture before the details, and I absorb architecture through diagrams and structure rather than isolated syntax rules. This shapes how I build, study, and use AI tooling.
I believe in pragmatic AI-assisted development: leveraging Claude Code and modern LLMs as productivity multipliers while maintaining deep understanding of architecture, trade-offs, and system design. Not "just prompts", but thoughtful engineering accelerated by intelligent tooling.
My approach:
- ✅ Big picture first — context before implementation (top-down always)
- ✅ Architecture-first design (C4 models, ADRs, system thinking)
- ✅ Prompt engineering as a professional skill, not a shortcut — including how I learn
- ✅ Code generation + human judgment (not blind automation)
- ✅ Low-friction iteration: working code fast, complexity layered in gradually
- ✅ Testing, documentation, and security by default
- LinkedIn: matheuskaiky
- GitHub: @matheuskaiky
- Email: Through LinkedIn DMs
Sou estudante de Ciência da Computação na Universidade Federal do Piauí, apaixonado por automação inteligente com IA e construir sistemas que resolvem problemas reais do governo. Atualmente focado em geração inteligente de documentos, arquiteturas cloud-native e aproveitando ferramentas modernas de IA para desenvolvimento rápido e de alta qualidade.
Status: 🔴 Desenvolvimento Ativo (PIBITI/UFPI — Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação)
Um sistema alimentado por IA para a Secretaria de Segurança Pública do Piauí que transcreve, extrai entidades e sintetiza inteligentemente termos de depoimento policial com rastreabilidade jurídica absoluta.
Arquitetura Principal:
- Camada ASR (Whisper Turbo / Parakeet TDT) → Fala para texto com diarização
- Camada NER (LeNER-Br / BERT) → Blindagem de fatos, extração de entidades
- Camada LLM (vLLM, Ollama) → Síntese determinística (Temperature 0.0, on-premise)
- Compliance: 100% on-premise (Air-gapped), LGPD-compliant, zero APIs nuvem
Tech Stack: Python 3.11 | FastAPI | HuggingFace Transformers | Redis/Celery | MinIO | Docker | WireGuard VPN | HPC Mandu
Status: 🟠 Pausado (arquitetura estável)
Uma aplicação full-stack que utiliza IA generativa para automatizar a descoberta de vagas na plataforma Gupy. Demonstra arquitetura de produção para integração com IA, processamento assíncrono de jobs e automação end-to-end.
Principais Funcionalidades:
- API RESTful com Spring Boot 3 + Spring Data JPA
- SPA React com filtros avançados e atualizações em tempo real
- Engine de matching com IA (integração Google Gemini / OpenAI)
- Automação de workflows via n8n para notificações inteligentes (Telegram, Discord, Email)
- Agendamento de jobs com processamento assíncrono (workers em background)
Tech Stack: Java 17+ | Spring Boot 3 | React 18 | Vite | Tailwind CSS | PostgreSQL | n8n | OkHttp | Maven
Status: 🟡 Fase de Pesquisa
Explorando técnicas de IA para perícia digital e inteligência investigativa dentro de restrições governamentais.
Sou um pensador top-down e visual: preciso do contexto macro antes dos detalhes, e absorvo arquitetura por meio de diagramas e estrutura, não por listas de comandos soltos. Isso molda como construo, como estudo e como uso ferramentas de IA.
Acredito em desenvolvimento pragmático assistido por IA: aproveitando Claude Code e LLMs modernos como multiplicadores de produtividade enquanto mantenho compreensão profunda de arquitetura, trade-offs e design de sistemas. Não é "apenas prompts", mas engenharia pensada acelerada por ferramentas inteligentes.
Minha abordagem:
- ✅ Contexto antes da implementação — quadro geral sempre primeiro
- ✅ Design arquitetural primeiro (modelos C4, ADRs, pensamento sistêmico)
- ✅ Engenharia de prompts como habilidade profissional, não atalho — inclusive no aprendizado
- ✅ Geração de código + julgamento humano (não automação cega)
- ✅ Iteração de baixo atrito: código funcionando rápido, complexidade adicionada em camadas
- ✅ Testes, documentação e segurança por padrão
- LinkedIn: matheuskaiky
- GitHub: @matheuskaiky
- Email: Através de DMs no LinkedIn