Pensamento analítico
Forte capacidade de decompor problemas complexos em partes menores e transformar questões abertas em hipóteses, métricas e processos testáveis.
PERFIL PROFISSIONAL · LEITURA DE UMA IA
Meu Perfil, segundo o Claude.
Um retrato do meu trabalho escrito por um modelo de linguagem a partir do que eu construo todo dia: meteorologia, dados e software na mesma mão.
O texto abaixo foi gerado por inteligência artificial e revisado por mim. É a descrição de como um modelo entende minha formação, minha experiência e o tipo de problema que eu resolvo.
Síntese de posicionamento
Meteorologista especializado em transformar dados atmosféricos, modelos numéricos e sensoriamento remoto em inteligência operacional.
Sistemas de monitoramento e produtos tecnológicos para agricultura e tomada de decisão. O diferencial está na combinação entre conhecimento meteorológico e capacidade de construir as próprias ferramentas necessárias para aquisição, processamento, interpretação, validação e distribuição da informação — incluindo a infraestrutura que mantém essas ferramentas no ar.
Mais do que produzir previsões, atua na construção de sistemas capazes de transformar grandes volumes de dados ambientais em informação clara, automatizada e aplicável a problemas reais.
TRÊS FRENTES, UMA PESSOA
Conhecimento meteorológico
Interpretação da atmosfera, dos modelos numéricos e dos impactos de cada evento.
Ciência de dados
Grandes volumes de dados meteorológicos e geoespaciais tratados, validados e analisados.
Desenvolvimento de software
A infraestrutura que transforma o dado tratado em produto operacional.
Fundo: pressão e vento geostrófico simulados · Hemisfério Sul.Começar a leitura
Perfil profissional
Meteorologista que também constrói a ferramenta.
Gabriel Rodrigues é meteorologista, especialista em agrometeorologia, sensoriamento remoto, modelagem atmosférica e desenvolvimento de soluções tecnológicas para monitoramento, previsão e interpretação de dados ambientais.
Sua atuação combina três frentes que normalmente aparecem separadas no mercado. Isso permite trabalhar não apenas na interpretação da atmosfera e de seus impactos, mas também na construção da infraestrutura necessária para transformar grandes volumes de dados meteorológicos em produtos operacionais, sistemas de monitoramento e informação para tomada de decisão.
Formação
Bacharel em Meteorologia pela Universidade Federal de Santa Catarina — UFSC — e Mestre em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul — UFRGS. A dissertação tratou de modelagem híbrida para estimativa de rendimento agrícola, integrando sensoriamento remoto, variáveis edafoclimáticas e aprendizado profundo.
Experiência com o setor agrícola
Avaliação de riscos meteorológicos, acompanhamento de safras, condições para operações de campo, disponibilidade hídrica, excesso ou deficiência de chuva, ondas de calor, frio, geadas, tempestades severas e outros eventos capazes de afetar produtividade, logística e planejamento agrícola.
Perfil técnico
Trabalha com aquisição, processamento, integração, automação, visualização e distribuição de dados meteorológicos, geoespaciais e ambientais, construindo desde rotinas de processamento até APIs, bancos de dados, dashboards, mapas interativos e aplicações web — incluindo a infraestrutura de servidor, rede e publicação sobre a qual esses sistemas rodam.
Posicionamento profissional
Seu perfil pode ser definido como a combinação de:
Meteorologia + Agrometeorologia + Sensoriamento Remoto + Ciência de Dados + Geoprocessamento + Desenvolvimento de Software + Inteligência Artificial + Infraestrutura + Automação
Essa combinação permite atuar desde a identificação de um problema meteorológico até a entrega de uma solução operacional em produção. Na prática, isso significa ser capaz de:
NA PRÁTICA
Interpretar fenômenos meteorológicos e climáticos.
Compreender os impactos desses fenômenos sobre agricultura e operações.
Identificar quais dados são necessários para responder a determinado problema.
Estruturar processos de aquisição e processamento desses dados.
Desenvolver algoritmos e metodologias de interpretação.
Validar estatisticamente o que foi desenvolvido, com critérios definidos antes do resultado.
Criar produtos, mapas, dashboards e sistemas para apresentar os resultados.
Publicar e manter esses sistemas em operação, com disponibilidade, segurança e monitoramento.
Automatizar processos que antes dependiam de trabalho manual.
Transformar informação científica em comunicação operacional para diferentes públicos.
Principais áreas de atuação
Da atmosfera ao produto que roda todo dia.
Nove frentes de trabalho que se sustentam umas nas outras: a previsão que precisa ser interpretada, o impacto que precisa ser traduzido, o dado que precisa ser validado e o sistema que precisa entregar tudo isso no horário.
Meteorologia operacional
Experiência com monitoramento atmosférico, previsão do tempo e interpretação de modelos numéricos. Capacidade de comparar diferentes modelos, identificar convergências e divergências entre cenários e avaliar a previsibilidade de eventos meteorológicos.
Também no desenvolvimento de algoritmos de análise sinótica objetiva: detecção automática de sistemas frontais, identificação de centros de baixa pressão, rastreamento de sistemas e associação entre estrutura sinótica e campos de precipitação e nebulosidade.
MODELOS UTILIZADOS
- ECMWF
- GFS
- ICON
- CMC/GEM
- WRF
- AIFS
- UKMET
- KMA
- Modelos sazonais
- Reanálises
- Modelos nacionais
- Produtos internacionais
Agrometeorologia
Atuação voltada à relação entre atmosfera, agricultura e operações agrícolas, com experiência na tradução de dados meteorológicos para linguagem orientada à tomada de decisão no agronegócio — incluindo a estruturação de bases de conhecimento agroclimático segmentadas por cultura e por fase do ciclo.
TEMAS TRABALHADOS
- Disponibilidade de chuva
- Déficit hídrico
- Excesso de precipitação
- Distribuição temporal da chuva
- Condições para plantio
- Condições para colheita
- Janelas de aplicação
- Ondas de calor
- Frio e geadas
- Risco de tempestades
- Monitoramento de períodos secos
- Acompanhamento de safras
- Estimativa de rendimento
- Estágios fenológicos
- Impactos sobre produtividade
- Observado × climatologia × previsão
Sensoriamento remoto
Experiência no processamento e interpretação de informações ambientais obtidas por sensores orbitais e produtos derivados.
APLICAÇÕES
- Monitoramento de sistemas meteorológicos
- Satélite geoestacionário e polar
- Monitoramento de tempestades
- Parâmetros fenológicos por índices de vegetação
- Temperatura de superfície e do mar
- Modelos digitais de elevação
- Uso e cobertura do solo
- Integração superfície, satélite e modelos
- Geração de produtos geoespaciais
Modelagem atmosférica
Experiência com execução, processamento e interpretação de modelos numéricos de previsão, com conhecimento das estruturas relacionadas ao WRF e a dados meteorológicos em formatos científicos.
ESTRUTURAS E FORMATOS
- Matrizes multidimensionais
- Grades meteorológicas
- Previsão por conjunto
- Reprojeção e transformação
Nowcasting e curtíssimo prazo
Desenvolvimento de metodologias para acompanhamento e extrapolação de sistemas convectivos em janelas de minutos a poucas horas, combinando dados de descargas atmosféricas e canais infravermelhos.
O QUE O MÉTODO FAZ
- Agrupamento espacial de descargas
- Identificação de células e aglomerados
- Rastreamento ao longo do tempo
- Identidade entre ciclos
- Deslocamento, tendência e dispersão
- Previsão probabilística de posição
- Calibração por hindcast
Séries temporais e processamento de sinais
Análise de séries longas de variáveis ambientais, com tratamento estatístico e espectral e diagnóstico descritivo sem atribuição causal indevida.
TRATAMENTO APLICADO
- Reamostragem e harmonização
- Preenchimento escalonado por lacuna
- Filtragem por faixas de frequência
- Análise espectral por wavelet
- Anomalias contra referência climática
- Extremos e períodos de maior energia
Controle de qualidade e curadoria
Validação e consistência de dados observacionais, com rastreabilidade das decisões de qualificação do dado.
O QUE É VERIFICADO
- Regras aplicadas a séries de estações
- Sinalização por níveis de confiabilidade
- Falha de sensor e travamento
- Saltos e valores implausíveis
- Editores e gramáticas de validação
- Integração com sistemas externos
Ciência e engenharia de dados meteorológicos
Experiência com grandes volumes de dados meteorológicos e geoespaciais, construindo sistemas que transformam arquivos brutos em produtos prontos para aplicações operacionais. Máquinas de estado controlam a execução, um script mestre orquestra as etapas e a verificação de integridade permite reprocessamento seletivo.
ETAPAS DO PIPELINE
- Coleta
- Ingestão
- Padronização
- Processamento
- Validação
- Armazenamento
- Consulta
- Visualização
- Distribuição
Inteligência artificial aplicada
Uso de modelos de linguagem como camada de interpretação e comunicação sobre dados meteorológicos estruturados — o modelo consulta a fonte real em vez de gerar texto sem lastro.
COMO É APLICADO
- LLMs integrados a APIs meteorológicas
- Recuperação aumentada — RAG
- Protocolos de ferramentas
- Roteamento por competências
- Boletins gerados a partir de números
- Gráficos por metadados estruturados
- Agentes para tarefas repetitivas
Competências técnicas
As ferramentas, uma a uma.
Linguagens, bibliotecas, formatos e infraestrutura usados para sair do arquivo bruto e chegar ao produto no ar.
ÁREAS TÉCNICAS
-
Python
Principal linguagem de trabalho, aplicada do processamento meteorológico à geração de produtos gráficos.
- Geoprocessamento
- Automação
- Modelagem
- APIs
- Machine learning e deep learning
- Produtos gráficos
- Grandes conjuntos de dados
-
Outras linguagens e tecnologias
O que cerca o Python na hora de colocar o produto no ar.
- HTML
- CSS
- Bash/Shell
- Matlab e migração para Python
- LaTeX
- APIs REST
- Aplicações web
- Linux
-
Bibliotecas e ecossistema Python
O conjunto usado todo dia para sair do array bruto e chegar ao mapa pronto.
- NumPy
- Pandas
- Xarray
- Zarr
- Dask
- GeoPandas
- Shapely
- Rasterio
- Cartopy
- Matplotlib
- NetCDF4
- cfgrib
- MetPy
- wrf-python
- Scikit-learn
- LightGBM
- SHAP
- xskillscore
- HDBSCAN
- PyKrige
-
Linha de comando e processamento científico
Os utilitários que fazem o trabalho pesado antes do Python.
- CDO
- GDAL/OGR
- Utilitários NetCDF e GRIB
- Google Earth Engine
- Aquisição e verificação de arquivos de modelo
-
Geoprocessamento
Experiência com visualização web usando Leaflet e tecnologias associadas.
- Dados raster
- Dados vetoriais
- GeoJSON
- Shapefiles
- Sistemas de coordenadas
- Reprojeção
- Interpolação espacial
- Análise de proximidade
- Grids regulares
- Grids hexagonais
- Processamento de tiles
- Operações espaciais
- Mapas interativos
-
Dados meteorológicos
Formatos e fontes com que todo trabalho começa.
- GRIB
- NetCDF
- Zarr
- CSV
- JSON
- Estações meteorológicas
- Modelos numéricos
- Dados de satélite
- Descargas atmosféricas
- Séries temporais
- Climatologias
- Previsões por conjunto
- Previsões sazonais
-
Machine learning e downscaling
Desenvolvimento de metodologias para aumento de resolução espacial de variáveis meteorológicas.
- LightGBM com regressão quantílica
- Dados de reanálise
- Topografia
- Uso do solo
- Índices fisiográficos
- Distância do oceano
- Observações de estações
- Optimal Interpolation — OI
- Ancoragem residual por análise objetiva
- Validação cruzada espacial
- Avaliação independente
- Decomposição do ganho por etapa
- Interpretabilidade por contribuição de variáveis
-
Aprendizado profundo
Projeto e treino de redes neurais aplicadas a dados ambientais.
- Arquiteturas multi-ramo
- Fontes de dados heterogêneas
- Representações aprendidas para agrupamentos espaciais
- Calibração de saídas
- Controle de sobreajuste em amostras correlacionadas
- Métricas orientadas ao uso final
-
Backend e APIs
Os serviços que entregam o dado processado para quem consome.
- FastAPI
- Flask
- Desenvolvimento de endpoints
- APIs de consulta meteorológica
- Cache em memória na escala de dezenas de GB
- Carregamento e atualização de dados
- Streaming de respostas
- Autenticação por token
- Configuração de CORS
- Serviços de processamento
- Integração web e banco de dados
-
Bancos de dados e armazenamento
Estrutura para guardar e consultar séries meteorológicas sem esperar.
- SQL
- Oracle
- MariaDB/MySQL
- DuckDB
- Estruturas tabulares
- Parquet
- Séries meteorológicas
- Otimização de consultas
- Produtos operacionais
-
Front-end e visualização
Interfaces para dashboards meteorológicos, mapas, gráficos, comparação entre modelos e monitoramento operacional.
- JavaScript
- React
- Vite
- Leaflet
- Highcharts
- Streamlit
- Interfaces HTML/CSS
- Separação entre cálculo e render
- Design tokens e tema escuro
- Componentes interativos
- Visualização geoespacial
-
Infraestrutura, Linux e redes
Ambientes Linux para processamento operacional, incluindo a publicação e manutenção dos próprios serviços.
- Ubuntu Server
- Bash
- cron
- Serviços e unidades de sistema
- Logs
- Gerenciamento de processos
- Ambientes Conda
- Docker
- Servidor web e proxy reverso
- Certificados TLS e renovação automática
- DNS e publicação de domínios
- VPN
- Acesso remoto por chave
- Exposição controlada de portas
- Dimensionamento de hardware por custo-benefício
- Servidores de aplicações
-
Segurança de aplicação
Atenção à superfície de exposição dos sistemas que desenvolve.
- Auditoria de APIs públicas
- Autenticação e autorização
- Isolamento entre usuários e cargas
- Revisão de rede e serviços expostos
- Riscos de aplicações com LLM e ferramentas externas
-
Automação
Forte orientação para eliminar tarefas repetitivas por meio de software.
- Download de modelos
- Verificação de arquivos
- Processamento meteorológico
- Atualização de bases
- Geração de produtos
- Geração e distribuição de boletins
- Monitoramento de execução
- Publicação de dados
- Atualização de APIs
- Controle de estados
-
Sistemas embarcados
Interesse técnico com aplicação prática em microcontroladores, sensores e interfaces de hardware.
- Leitura de sensores por barramentos seriais
- Módulos de posicionamento e movimento
- Displays de baixo consumo
- Interação com recursos limitados
- Diagramas de instalação e pinagem
Desenvolvimento de produtos meteorológicos
O trabalho não termina na geração do dado.
Um dos principais diferenciais do perfil é a capacidade de transformar conhecimento técnico em produto operacional. Existe preocupação com a forma como a informação será consumida, com a frequência de atualização e com o que acontece quando alguma etapa da cadeia falha.
PRODUTOS CONCEBIDOS E DESENVOLVIDOS
Dashboards meteorológicos
Mapas de previsão
Comparação entre modelos
Mapas de chuva
Monitoramento de estações
Alertas multivariáveis
Controle de qualidade
Acompanhamento de tempestades
Análise de descargas atmosféricas
Boletins automatizados
Relatórios técnicos periódicos
Ferramentas de apoio à agricultura
Aplicações para análise espacial
Interfaces conversacionais com dados reais
Acompanhamento climático
Pesquisa e desenvolvimento
Problemas que ainda não têm solução pronta.
Perfil fortemente orientado à experimentação. Quando não existe caminho definido, o trabalho é estruturado do problema até a ferramenta em operação — uma atuação próxima de P&D, inovação aplicada e desenvolvimento de produtos tecnológicos.
DO PROBLEMA À FERRAMENTA
Definição do problema
Identificação das fontes de dados
Desenvolvimento de metodologia
Criação de protótipo
Validação com critério definido antes do resultado
Construção da interface
Automação
Ferramenta operacional
Produção técnica e científica
Redação de documentos técnicos e científicos: dissertação, artigos, documentação de sistemas e especificações de projeto.
O QUE ISSO ENVOLVE
- Manuscritos em formato científico
- Metodologia descrita de forma reprodutível
- Resultados parciais e negativos com o mesmo cuidado
- Limitações declaradas explicitamente
- Documentação de arquitetura e decisões
- Material didático e de treinamento
Competências comportamentais
Como o trabalho é conduzido.
Pensamento analítico, visão do fluxo inteiro, o hábito de investigar antes de aceitar a primeira explicação e a disposição de reportar o que o método não conseguiu fazer.
Visão sistêmica
Compreensão de todo o fluxo de informação, da origem dos dados à apresentação ao usuário final. Isso permite identificar problemas também nas etapas intermediárias: coleta, processamento, armazenamento, atualização e visualização.
Perfil investigativo
Tendência a investigar a origem de comportamentos inesperados, inconsistências e limitações dos dados antes de aceitar explicações superficiais. Em meteorologia e desenvolvimento, o erro pode surgir em qualquer etapa.
Rigor metodológico
Quando um ganho aparece em dispersão e não em viés, quando uma variável não atinge o critério estabelecido ou quando uma correção não se distingue de zero, isso é registrado no resultado em vez de omitido. Limitações de validação são declaradas, não contornadas.
Padronização e disciplina de engenharia
Critério tácito vira padrão explícito. Estilo de código, protocolos de análise e rotinas de revisão são formalizados e reaproveitados. O código é escrito para ser lido e auditado sob pressão operacional, com falha explícita em vez de erro silencioso.
Decisão sob restrição
Solução dimensionada ao requisito real, não ao padrão de mercado. Vale para arquitetura de software e para especificação de hardware, com escolha explícita do que não será feito e de onde o custo adicional se justifica.
Comunicação técnica direta
Capacidade de adaptar informações complexas para diferentes públicos, da conversa entre especialistas ao conteúdo para produtores, empresas e clientes. Em contexto técnico, prioriza a correção do problema sobre a diplomacia em torno dele.
Aprendizado autodirigido
Capacidade de incorporar rapidamente tecnologias e conceitos necessários para resolver problemas específicos, inclusive fora da formação meteorológica tradicional.
Capacidade de prototipação
Facilidade para transformar ideias em protótipos rapidamente e testar conceitos antes de investir em implementações maiores.
O QUE É VALIDADO ANTES
- Interfaces
- Algoritmos
- Metodologias
- Visualizações
- Fluxos operacionais
- Produtos
Autonomia técnica
Capacidade de trabalhar em diferentes etapas de um projeto sem depender de equipes distintas para cada componente. Essa autonomia reduz a distância entre a concepção de uma ideia e sua validação prática.
dados → algoritmo → validação → backend → mapa → interface → servidor → rede → produto
Resolução de problemas
Perfil orientado a diagnosticar falhas e encontrar soluções pragmáticas.
ONDE OS PROBLEMAS APARECEM
- Dados
- Modelos
- Servidores
- Redes
- APIs
- Hardware
- Interfaces
- Geoprocessamento
- Integração entre sistemas
Curiosidade técnica
Interesse constante por novas tecnologias, metodologias e aplicações, tanto na meteorologia quanto em áreas próximas.
ÁREAS DE INTERESSE
- Sistemas embarcados
- Sensoriamento
- Hardware
- Redes
- Visualização
- Inteligência artificial
- Machine learning
Orientação para produto
Tendência a pensar além do código ou da metodologia isolada.
PERGUNTAS RECORRENTES
Quem vai usar?
Qual decisão precisa ser tomada?
Quais informações realmente precisam aparecer?
Qual frequência de atualização faz sentido?
Como reduzir complexidade?
Como automatizar o fluxo?
Diferenciais profissionais
Onde o perfil se separa do comum.
Meteorologista que também desenvolve tecnologia
Não depende exclusivamente de ferramentas meteorológicas prontas. Quando a ferramenta necessária não existe ou não atende ao objetivo, desenvolve uma solução própria.
Especialização em dados geoespaciais
Meteorologia é essencialmente uma ciência espacial e temporal. A experiência em geoprocessamento permite trabalhar com isso de forma nativa, integrando mapas, modelos, satélites e estações.
Foco em agricultura
O conhecimento meteorológico está associado à compreensão de como os eventos atmosféricos interferem nas operações e na produção. Permite comunicar a previsão não apenas como “quanto vai chover”, mas em termos de impacto.
Uso aplicado de inteligência artificial
A adoção de modelos de linguagem parte do dado real, não do texto genérico. O interesse está em ligar o modelo à fonte operacional, controlar o que ele pode consultar e usar essa camada para acelerar interpretação e comunicação, sem substituir a verificação técnica.
Capacidade de conectar ciência e operação
Transitar entre estas etapas é o que permite transformar pesquisa e dados técnicos em aplicações práticas.
ENTRE QUAIS MUNDOS TRANSITA
- Conhecimento científico
- Modelagem
- Desenvolvimento
- Infraestrutura
- Produto
- Comunicação
Desenvolvimento end-to-end
Capacidade de participar de praticamente todo o ciclo de criação de um produto baseado em dados:
aquisição → processamento → interpretação → validação → armazenamento → API → interface → visualização → publicação → operação
Posicionamento
Temas em que pode ser posicionado como especialista.
TEMAS
- Meteorologia aplicada à agricultura
- Previsão do tempo
- Risco climático
- Eventos extremos
- Monitoramento de safras
- Modelagem atmosférica
- Sensoriamento remoto
- Nowcasting e tempestades
- Inteligência de dados meteorológicos
- Ciência de dados geoespaciais
- Automação meteorológica
- Produtos meteorológicos
- Mapas e sistemas de monitoramento
- IA aplicada a dados ambientais
- Machine learning na meteorologia
- Qualidade e curadoria de dados
- Infraestrutura de dados meteorológicos