Formação

  • Mestrado Profissional em Computação Aplicada
    Instituto Federal do Espírito Santo
    Serra, Brasil
  • Especialização em Engenharia de Software
    Universidade Estácio de Sá
    Vitória, Brasil
  • Bacharelado em Ciência da Computação
    Faculdades Integradas Espírito-Santenses
    Vitória, Brasil

Experiência

  • Engenheira de Software Senior
    Atuação na evolução de um sistema Java, com responsabilidade por decisões de arquitetura e pelo planejamento de tarefas. Continuidade das atividades de desenvolvimento, mentoria de novos desenvolvedores, estimativas e documentação técnica.
    Accenture
    Vitória, Brasil
  • Engenheira de Software
    Desenvolvimento de evolutivas e correções em sistemas web e desktop, com testes unitários e criação e evolução de procedures e scripts de banco. Mentoria de novos desenvolvedores, estimativa de tarefas e documentação de processos e de conhecimentos técnicos. Tecnologias principais: Java, Maven, C#/.NET, .NET Core, Vue.js, JavaScript, HTML, CSS, Git e Oracle. Principais contribuições: criação de uma base de conhecimento para reter o conhecimento da equipe e facilitar o onboarding de novos colegas; migração de um sistema de Java 6 para Java 8; implantação de uma nova área de negócio em um sistema de logística e otimização de equipamentos móveis; normalização de banco de dados; e evolutiva para priorização de cargas em um deque de navio, de acordo com o tipo de produto transportado.
    Accenture
    Vitória, Brasil
  • Desenvolvedora Junior
    Desenvolvimento de APIs e de evolutivas em sistemas Web e Desktop, desenvolvimento e evolução de procedures, criação de scripts de banco e atendimento aos usuários internos da financeira. Participação nas cerimônias do Scrum.
    Dacasa Financeira
    Vitória, Brasil
  • Desenvolvedora Junior
    Prestação de suporte aos clientes que utilizavam o Sistema de Gestão Florestal desenvolvido pela empresa, realizando análise de chamados, atendimento a clientes e implementação de pequenos ajustes no sistema. Análise e documentação de erros relacionados ao Sistema de Gestão Florestal desenvolvido pela empresa. Desenvolvimento de melhorias, manutenção de procedures, criação de scripts de dados e de querys para relatórios.
    Inflor Consultoria e Sistemas
    Vitória, Brasil
  • Desenvolvedora Trainee
    Atuação inicial na equipe SAP, desenvolvendo correções e pequenas melhorias no sistema, além de prestar suporte aos clientes. Após esse período, prestei suporte aos clientes que utilizavam o Sistema de Gestão Florestal desenvolvido pela empresa, realizando análise de chamados, atendimento a clientes e implementação de pequenos ajustes no sistema.
    Inflor Consultoria e Sistemas
    Vitória, Brasil
  • Desenvolvedora Estagiária
    Estágio na fábrica de software, desenvolvendo sistemas SharePoint utilizando a linguagem C# e banco de dados SQL Server.
    Prosperi
    Vitória, Brasil

Publicações

  • Evaluation of High-Frequency Information for Deepfake Detection Using a CNN–ViT Architecture in a Cross-Dataset Scenario

    Autores: Erikson E. Ferreira, Samla A. Tavares, Kelly S. A. Gazzoli, Karin S. Komatti

    SIBGRAPI • 2026

    Com o avanço das técnicas de aprendizado profundo (deep learning), a produção de mídias deepfake tornou-se cada vez mais sofisticada, dificultando a sua detecção. Um dos principais desafios é a baixa capacidade de generalização dos modelos, que frequentemente apresentam queda de desempenho em cenários diferentes daqueles utilizados no treinamento. Este trabalho investiga o uso de filtros de alta frequência, especificamente *Spatial Rich Models* (SRM) e Sobel, integrados à arquitetura CrossViT para aprimorar a detecção de deepfakes* Os modelos foram treinados em um subconjunto do conjunto de dados Deepfake Detection Challenge (DFDC) e avaliados tanto em cenários de mesmo conjunto de dados (DFDC) quanto em cenários de conjuntos de dados distintos (cross-dataset: Celeb-DF v2 e FaceForensics++). Os resultados indicam que os filtros de alta frequência melhoram consistentemente o desempenho dos métodos; o filtro SRM aplicado ao ramo L (L-Branch) obteve as melhores métricas no cenário DFDC (AUC de 0,847) e no cenário Celeb-DF v2 (AUC de 0,755), enquanto o fornecimento de imagens filtradas por SRM a ambos os ramos da CrossViT alcançou o melhor resultado no conjunto FaceForensics++ (AUC média de 0,755).

Habilidades

Linguagens de Programação

Java, Python, C#/.Net, Javascript

Ferramentas

Oracle Database, Microsoft SQL Server, Git

Idiomas

Português (Nativo), Inglês (Avançado), Espanhol (Iniciante)