Davidson de Souza Linhares DavJaveiro

☕ Backend Java · Sistemas Distribuídos · Cloud · Observabilidade

Desenvolvendo software confiável, observável e preparado para evoluir.

🧑‍💻 Sobre mim

Sou desenvolvedor de software com foco em Engenharia Backend, atuando principalmente com Java, Spring Boot, APIs, integrações e evolução de sistemas.

Minha atuação está direcionada à construção e manutenção de aplicações confiáveis, com atenção especial a:

🏗️ arquitetura e organização de sistemas backend;
🕰️ análise e modernização de aplicações legadas;
🔍 engenharia reversa e compreensão de protocolos;
⚡ desempenho, concorrência, JVM e comunicação em rede;
✅ testes automatizados e qualidade de software;
📡 observabilidade, métricas, logs e rastreamento distribuído;
🐳 containers, cloud e automação de entregas.

Tenho formação anterior em Ciências Biológicas pela Universidade Federal do Rio de Janeiro e atualmente curso Engenharia de Software. Essa combinação fortalece meu perfil analítico, investigativo e orientado à resolução estruturada de problemas.

Também estou construindo uma especialização em Engenharia de IA aplicada à produção, conectando Inteligência Artificial com fundamentos sólidos de Engenharia de Software, APIs, arquitetura, observabilidade, escalabilidade e MLOps.

🎯 Áreas de atuação e interesse

☕ Backend Engineering

_{Construção e evolução de serviços backend confiáveis, integrados e preparados para crescer.}

Java e ecossistema Spring
APIs REST e integrações
WebSocket, STOMP e comunicação em tempo real
Concorrência, I/O e comunicação TCP
Segurança, autenticação e autorização
Arquitetura de aplicações backend

🧩 Software Engineering

_{Compreensão, documentação e evolução segura de sistemas complexos.}

Modernização de sistemas legados
Engenharia reversa de software
Testes de caracterização
Arquitetura e documentação técnica
Qualidade de código e CI/CD
Agent Harness e Spec-Driven Development

📈 Reliability & Operations

_{Visibilidade e confiabilidade para aplicações executadas em produção.}

Observabilidade com métricas, logs e traces
Performance e análise da JVM
Monitoramento e diagnóstico
Testes de carga e capacidade
Containers e automação
Cloud e infraestrutura

🤖 Applied AI Engineering

_{Aplicação de fundamentos de Engenharia de Software em sistemas baseados em IA.}

Python para aplicações de IA
Machine Learning e Deep Learning
RAG, agentes e integração com LLMs
APIs para inferência de modelos
Avaliação e monitoramento de modelos
MLOps e operação em produção

🚀 Tecnologias

_{Ferramentas que uso para construir, operar e evoluir sistemas.}

☕ Backend e ecossistema Java

🗄️ Dados, cache e mensageria

☁️ Cloud, infraestrutura e DevOps

📊 Observabilidade e performance

🧪 Testes e qualidade de software

🤖 Aplicações, automação e Inteligência Artificial

💼 Projetos e estudos em destaque

🧾 ByeByeCupom

_{SaaS voltado à digitalização e organização de notas fiscais de consumidor eletrônicas.}

leitura e processamento de NFC-e;
scraping e automação com Python;
APIs com Java e Spring Boot;
classificação e estruturação de dados;
dashboards e interfaces web;
integração entre serviços;
arquitetura preparada para evolução em cloud.

🔍 Modernização e engenharia reversa

_{Estudos e aplicações práticas de evolução segura de sistemas.}

compreensão de sistemas legados;
análise de protocolos e arquivos de integração;
documentação de comportamento existente;
criação de testes de caracterização;
migração segura para arquiteturas modernas;
observabilidade e validação durante a evolução do sistema.

📡 Sistemas distribuídos e observabilidade

_{Laboratórios e estudos sobre comunicação, métricas e performance.}

WebSocket e STOMP com Spring;
comunicação TCP e gerenciamento de conexões;
concorrência e processamento assíncrono;
métricas com Micrometer e Prometheus;
dashboards com Grafana;
rastreamento com OpenTelemetry;
testes de carga e análise de performance.

☁️ Cloud e integrações

_{Projetos utilizando serviços gerenciados e arquiteturas serverless.}

AWS Lambda;
API Gateway;
DynamoDB;
EventBridge;
CloudWatch;
Docker;
integrações com APIs externas;
aplicações frontend consumindo serviços backend.

📚 Atualmente estudando

⚙️ performance de aplicações Java e funcionamento da JVM;
🧵 concorrência, memória, garbage collection, I/O e redes;
🌐 arquitetura de sistemas distribuídos;
📈 observabilidade e confiabilidade em produção;

🏗️ modernização de sistemas legados;
🔁 CI/CD, testes e análise de qualidade;
🧠 Engenharia de Contexto e Agent Harness;
🤖 Python, Machine Learning, RAG, agentes e MLOps.

🎯 Meta: unir a previsibilidade da Engenharia de Software com o comportamento não determinístico
dos sistemas de Inteligência Artificial, construindo soluções que possam ser
testadas, observadas, monitoradas e operadas em produção.

🎥 Conteúdo e aprendizado público

No canal DavJaveiro, compartilho estudos, experimentos e aprendizados sobre desenvolvimento de software.

O objetivo é documentar a evolução de projetos reais, registrar decisões técnicas e contribuir com outros desenvolvedores que também estão construindo sua carreira.

Também acompanho pesquisas e discussões acadêmicas publicadas no Journal of Systems and Software.

📊 Estatísticas do GitHub

🤝 Vamos nos conectar

Gosto de conversar sobre Java, Spring Boot, arquitetura, sistemas distribuídos, observabilidade,
performance, modernização de legados e Engenharia de IA aplicada.

Quando não sei uma resposta, investigo, testo, documento e transformo o aprendizado em conhecimento reutilizável.

💚 Software confiável exige mais do que código.

Exige contexto, testes, observabilidade e decisões técnicas conscientes.

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