Antonio Neto

Antonio Neto

AI Engineer | Ciência da Computação na PUC Minas

Sobre Mim

Oi, eu sou Antonio Neto, AI Engineer brasileiro e estudante de Ciência da Computação na PUC Minas. Trabalho com IA aplicada, otimização, infraestrutura e problemas de logística.

Educação

Estudante de Ciência da Computação na PUC Minas (em andamento)

Estudante de mandarim no Instituto Confúcio da UFMG (HSK 4)

Experiência

  • Deeptera

    abr de 2026 - o momento

    Artificial Intelligence Engineer

    Atuação remota em meio período com P&D em problemas de otimização e sistemas multiagentes, além de arquiteturas para sistemas inteligentes.

  • Deeptera

    ago de 2024 - abr de 2026

    Estagiário de Ciência da Computação

    Artigo sobre sistemas multiagentes aprovado no SBAI, arquitetura de bancos e backend Django, infraestrutura Azure/Azure DevOps, prestação de serviços para VLI com otimização e backend, desenvolvimento e pesquisa, e algoritmos genéticos para problemas de otimização.

Skills mais usadas

  • Python, C, TypeScript
  • RAG, MCP, LangChain, Django
  • PyTorch, Scikit-learn
  • Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
  • FastAPI, APIs
  • Azure, Google Cloud
  • PostgreSQL, MySQL
  • Docker, Git, GitHub

Idiomas

  • Português
  • Inglês
  • Mandarim (HSK 4)

Publicações

  • Uma Abordagem Baseada em Atenção para o Problema de Coletas e Entregas Dinâmicas

    LVIII SBPO, 2026 - Modelo de Atenção treinado com Aprendizado por Reforço e VNS para o Problema de Coletas e Entregas Dinâmicas, avaliado no benchmark ICAPS 2021.

  • DeepFactory: Sistema Multiagentes para Gestão e Otimização de Produção Industrial

    LVIII SBPO, 2026 - Plataforma multiagente orientada a estágios, integrando sequenciamento MIP, previsão de demanda, manutenção preditiva e controle de qualidade por visão computacional.

  • Otimização do Sequenciamento de Operações de Carregamento e Descarregamento de Navios Graneleiros com Restrição de Trim via Algoritmo Genético

    LVIII SBPO, 2026 - Algoritmo genético com restrição de trim validado em 112 planos operacionais reais de uma empresa de logística multimodal.

  • Roteamento Multi-Período de Drones com Janelas de Tempo e Disponibilização Gradual de Estações de Recarga

    SIMPEP, 2026 - TCC: MP-EAVNS, uma Busca em Vizinhança Variável sensível à energia para uma extensão multi-período do E-VRPTW.

  • Proposta de um Sistema Multiagentes baseado em LLM: Integração em um Software de Gerenciamento e Otimização de Carregamento e Descarregamento de Navios

    SBAI/SBSE, 2025 - Sistema multiagente hierárquico com LLM (Manager, Helper, Optimizer e Data Analytics) integrado a um software convencional de carregamento de navios.