AI Tinkerers São Paulo - Google Deepmind Hackathon

Team

Analytica UFRJ

This team is at maximum capacity.

Project Concept

Sistema de Alerta Antecipado e Gestão de Riscos (SaaS B2G/B2B) voltado para governos locais, companhias de saneamento ou ONGs.
O projeto visa democratizar a segurança hídrica através de uma plataforma de inteligência preditiva voltada para governos locais e operadoras de saneamento, atacando diretamente a ODS 6 (Água Potável e Saneamento). Utilizando Inteligência Artificial para cruzar bases de dados globais de qualidade hídrica (GEMStat) com variáveis ambientais em tempo real — como imagens de satélite (Sentinel), clima (TerraClimate) e características do solo (SoilGrids) —, o produto atua como um sistema de alerta antecipado. O modelo prevê a degradação de parâmetros críticos em bacias hidrográficas e rios, permitindo que os gestores antecipem crises de contaminação ou secas e aloquem recursos preventivos de purificação. Dessa forma, a solução garante a continuidade do fornecimento e apoia a meta de alcançar, até 2030, o acesso universal, equitativo e ininterrupto a água potável e segura para todos.

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Team Roster (team is at max capacity)

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Lucas Rocha Passos Team Lead RSVP Approved

Intern at Petrobras

Backend developer

Sou um desenvolvedor focado em Inteligência Artificial, apaixonado por transformar dados complexos em soluções práticas e inovadoras. Tenho forte atuação em ambientes de alta pressão e inovação, como hackathons globais e corporativos, com experiência que vai desde análises astronômicas até engenharia financeira.

Agentes Autônomos & Orquestração de LLMs: Construção de fluxos complexos de raciocínio usando ferramentas como LangChain. • Finanças Quantitativas (FinTech): Aplicação de IA Generativa e modelagem de fatores para extração de insights no mercado financeiro. • IA Aplicada à Ciência e Space Tech: Uso de Machine Learning para processamento de dados científicos e exploração espacial. • Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): Conexão de modelos de linguagem a bases de dados estruturadas e não e

Exohunter AI (NASA Hackathon): Desenvolvimento de uma solução de inteligência artificial para auxiliar na busca e identificação de exoplanetas, lidando com dados científicos complexos e propondo uma abordagem inovadora para a exploração espacial. • Modelo de Fatores com LLMs (Hackathon Itaú): Criação de um modelo quantitativo de fatores potencializado por Large Language Models (LLMs), demonstrando capacidade de aplicar IA generativa para extrair valor e insights no setor financeiro. • Primavera

Gustavo Felicidade Costa RSVP Approved

Tech Lead AI at MJV

Product Manager

My background combines AI engineering, full-stack product development, and systems thinking. Today, I work as an AI Engineer at MJV, where I help build Iron, a multi-service AI platform for companies. My work focuses on designing agent-based systems, building workflow orchestration with LangGraph, and supporting visual flow construction using React Flow with JavaScript/TypeScript on cloud infrastructure. This role has strengthened exactly the skill set you are looking for: turning messy business needs into structured, scalable AI-powered systems.

AI agents AI Alignment Deep Learning LLMs Computer Vision

I am currently focused in AI multi-agent system

Claudio Almeida Santos Junior RSVP Approved

Student at UFRJ

Frontend developer

Claudio Junior is a Software Developer at Karyon Consultoria em Informática and a Developer at UFRJ. He is currently pursuing Computer Science at the Federal University of Rio de Janeiro and has 2 years of experience. Claudio is developing several projects, including "doce-mania" using React, TypeScript, and Vite, and "cld-fit," a PWA built with Vue 3 and Quasar. He also manages "infra-semana-computacao" and works on "workspace" with Vue 3, while exploring computer vision with "opencv-projects" in Python. As Coordinator at UFRJ Analytica, he leads data science initiatives. Claudio is open to work and is looking for investors.

Full-stack development, React, Vue.js, TypeScript, Node.js, Progressive Web Apps (PWAs), computer vision, OpenCV, data science, developer marketing, investor networking.

Claudio is developing "doce-mania" using React, TypeScript, and Vite, and "cld-fit," a PWA built with Vue 3 and Quasar. He manages "infra-semana-computacao," a full-stack project featuring a Node/Express/Prisma backend with a React and Tailwind CSS frontend. Additionally, he works on "workspace" using Vue 3 and explores computer vision via "opencv-projects" in Python. As Coordinator at UFRJ Analytica, he oversees data science initiatives while working as a developer at Karyon.

Juan perri RSVP Approved

estagiario at epe

Data engineering

Juan Perri is an AI Engineer at Empresa de Pesquisa Energética, specializing in Machine Learning and Deep Learning. He is a student of Computer Science with a focus on AI and Data Science, pursuing studies in Mathematics and Computer Science at the Federal University of Rio de Janeiro and Tecnologia em Engenharia Elétrica e Eletrônica at FAETERJ-Rio. Juan has 2 years of experience and is interested in areas such as Time Series Forecasting, Computer Vision, Generative AI, and LLMs. He is open to introductions and seeking customers, talent, co-founders, and investors.

**Areas of Interest** • Artificial Intelligence & Machine Learning • Deep Learning Research • Computer Vision • Medical Imaging & Healthcare AI • Time Series Forecasting • Probabilistic Modeling • Generative AI & Diffusion Models • Large Language Models (LLMs) • Multimodal AI Systems • Data Science & Predictive Analytics • Computer Graphics • Scientific Computing • AI Research Engineering • Applied Mathematics for AI

Juan Perri sou estudante de Ciência da Computação com foco em IA e Ciência de Dados, atuando em projetos de **Séries Temporais & Deep Learning** com TFT, N-BEATS e PatchTST, **Visão Computacional aplicada à Saúde** com segmentação 3D de aneurismas, **IA Generativa & NLP** com modelos de difusão e LLMs, além de **Engenharia de Dados e MLOps** com MLflow, Docker e Streamlit para produtização de modelos em ambientes de competição e hackathon.