Über mich
Ingenieur, der Hardware, Cloud und KI-Produkte verbindet.
Ich bin Guilherme "MiKiN" Balduino Lopes, Ingenieur für Steuerungs- und Automatisierungstechnik mit Schwerpunkt auf Backend-Plattformen, IoT-Ökosystemen und KI-gestützten Services. In den letzten vier Jahren habe ich resiliente APIs entworfen, Flotten mit über 1.500 vernetzten Geräten betreut und F&E-Initiativen geleitet, die Firmware, Datenpipelines und Cloud-Automatisierung zusammenführen.
Was mich antreibt
- End-to-End-IoT- und KI-Plattformen liefern, die Geräte, Daten und starke Nutzererlebnisse verbinden.
- KI-F&E anführen und skalierbare Go- und Python-Services auf AWS aufbauen.
- Den kompletten Lebenszyklus komplexer Geräteflotten verantworten – vom Embedded-Firmware bis zur Observability.
Kern-Stack
Sprachen
Backend & DevOps
Cloud (AWS)
Datenbanken
Embedded & IoT
Protokolle
Berufserfahrung
Okt. 2024 - heute
Senior AIoT & Backend Engineer • Envor
Remote
- Entwurf und Architektur hochperformanter Golang-Microservices für den Telekommunikationssektor.
- Architektur eines skalierbaren AIoT-Ökosystems von Grund auf, um die Hochdurchsatzkommunikation zwischen IoT-Geräten und der Cloud zu bewältigen.
- Entwicklung robuster Firmware-Lösungen mit C++ und ESP-IDF, die eine sichere und effiziente Datenerfassung für künftige KI-Verarbeitung gewährleisten.
- Leitung der strategischen Integration von Edge AI und Definition der technischen Roadmap, um Intelligenz direkt in IoT-Hardware einzubetten.
Aug. 2022 - Jan. 2024
R&D Engineer (Beförderung von Analyst) • Wisebyte
Uberlândia, Brasilien
- Verwaltete den Lebenszyklus von über 1.500 IoT-Geräten und entwickelte neue Backend-Funktionen in Go und Python für sieben Modelle.
- Entwickelte Echtzeit-Firmware in C/C++ mit Konnektivität über MQTT, LoRaWAN, Wi-Fi, Ethernet und 4G/LTE.
- Baut Automatisierungs- und Monitoring-Tools, die die Betriebseffizienz steigerten und Releases beschleunigten.
- Startete fünf neue IoT-Modelle auf Basis von ESP-IDF und PlatformIO und koordinierte Firmware, Hardware und Backend.
Juli 2021 - Aug. 2022
Forschungspraktikant • LASEC - UFU
Uberlândia, Brasilien
- Automatisierte ein bestehendes industrielles Förderband mithilfe von Python, MQTT, Modbus und Node-RED für Fernsteuerung.
- Implementierte eine Cloud-Datenpipeline auf AWS mit Lambda, DynamoDB und IoT Core für Echtzeit-Telemetrie.
- Erstellte eine Kivy-Oberfläche für ein Modbus-zu-MQTT-Gateway, die Konfiguration und Rollout vereinfachte.
Ausbildung
B.Sc. Steuerungs- und Automatisierungstechnik
Universidade Federal de Uberlândia • Uberlândia, Brasilien
2015 - 2021
- Studieninhalte: Regelungstechnik, Robotik, industrielle Protokolle und Embedded-Entwicklung.
Zertifizierungen
AWS Certified Cloud Practitioner
Amazon Web Services • Sep 2022
IoT Specialist [AI for IoT]
DIO • Okt 2023
DevOps & Agile Culture
FIAP • Sep 2022
Sprachen
- PortugiesischMuttersprache
- EnglischFließend
- FranzösischFortgeschritten
Publikationen
Entwicklung und Implementierung eines Remote-Steuerungs- und Überwachungssystems im Kontext von Industrie 4.0
Bachelorarbeit • Universidade Federal de Uberlândia • 2021
Entwurf eines Modbus-zu-MQTT-Gateways auf Raspberry Pi und AWS-Pipeline mit IoT Core, Lambda, DynamoDB und SNS für eine ganzheitliche Industrie-4.0-Plattform.
Ein Remote-MQTT-basiertes Datenmonitoringsystem für Energieeffizienz in industriellen Umgebungen
VECTOR - Journal of Exact Sciences and Engineering • 2021
Beschreibt ein IoT-Framework, das Modbus-Telemetrie via MQTT in die Cloud streamt und so energieeffiziente Erkenntnisse für Dashboards und KI liefert.