Jhon Max Polins Ribeiro.

# Perfil e trajetória de investigação Minha formação em Gestão de Recursos Humanos constitui o ponto de partida de uma trajetória que se deslocou progressivamente para a investigação das relações entre **trabalho, dados, Inteligência Artificial e infraestruturas digitais**. A experiência com rotinas administrativas, recrutamento, legislação trabalhista, organização documental e processos institucionais permanece como fundamento empírico para uma preocupação mais ampla: compreender como tecnologias, sistemas de informação e formas contemporâneas de governança reconfiguram a organização e a experiência do trabalho. A partir dessa trajetória, desenvolvi competências que articulam **suporte administrativo, organização de dados, desenvolvimento de sistemas e análise informacional**. Tenho trabalhado com **Python, APIs, bancos de dados, SQL, pipelines de ETL, automação, Airflow, PostgreSQL, Streamlit e Plotly**, construindo fluxos que abrangem desde a aquisição e transformação de dados até sua análise, visualização, validação e documentação. Atualmente, amplio essa formação em direção ao desenvolvimento de aplicações web, com interesse estratégico na sequência **JavaScript → React → TypeScript → Next.js**. Uma parte importante desse percurso está relacionada à infraestrutura da produção científica e à **Open Science**. O trabalho com **OpenAlex** e dados bibliográficos levou meu interesse para além do uso de bases de dados, em direção às próprias infraestruturas que tornam possível coletar, transformar, conectar e representar conhecimento científico. Nesse contexto, exploro **ETL Pipelines, modelagem de dados e Knowledge Graphs** como instrumentos técnicos e também como objetos de investigação sobre a organização do conhecimento. Esse movimento converge no desenvolvimento do **Observatório do Trabalho Digital** e do operador **ΩH**, projeto no qual procuro articular **modelagem sociotécnica, computação, análise estatística e reflexão crítica**. O projeto evoluiu de uma visualização exploratória para uma arquitetura experimental que incorpora validação estatística, análise de sensibilidade, explicabilidade, testes, documentação e mecanismos de proveniência e rastreabilidade. Essa experiência deslocou minha atenção de uma questão puramente funcional — *“o sistema produz um resultado?”* — para uma questão epistemológica e metodológica mais rigorosa: > **“A implementação computacional corresponde efetivamente ao modelo que declara representar?”** Essa preocupação tornou particularmente importante a distinção entre **parâmetros declarados, parâmetros efetivamente encaminhados pelo sistema e parâmetros que exercem influência causal sobre o cálculo**. A investigação passou, assim, a considerar não apenas os resultados de um modelo, mas também a fidelidade entre sua especificação, implementação, comportamento e interpretação. Nesse sentido, o software deixa de ser apenas uma ferramenta e passa a constituir parte do próprio **objeto epistemológico da pesquisa**. Meu interesse teórico situa-se na interface entre **Science and Technology Studies, Data Capitalism, Digital Infrastructure, Open Science, Artificial Intelligence** e estudos críticos sobre **neoliberalismo e governmentality**. Investigo como dados, algoritmos e infraestruturas digitais participam da classificação, mensuração, coordenação e governança do trabalho e da produção de conhecimento. O objetivo não é tratar essas tecnologias como instrumentos neutros, mas compreender as relações sociais, institucionais e epistemológicas incorporadas em sua construção e utilização. A **Inteligência Artificial** introduziu ainda uma dimensão reflexiva à trajetória. Mais do que utilizá-la para produzir textos ou automatizar tarefas, venho observando uma **prática recursiva de elaboração em interação**, na qual experiências, formulações, respostas, críticas e textos sucessivos funcionam simultaneamente como produtos e instrumentos de investigação. O processo pode ser compreendido como um circuito no qual **experiência, interação, produção textual e reflexão** retroagem continuamente umas sobre as outras. Essa experiência também levou a uma postura cautelosa diante de conceitos como *“prótese reflexiva”*, *“interlocutor”* ou *“subjetividade híbrida”*. Em vez de assumir antecipadamente que a interação com sistemas de IA produz uma nova forma de subjetividade, interessa-me investigar empiricamente o **processo híbrido de elaboração** que emerge da relação entre sujeito, linguagem, modelo computacional e artefatos produzidos. A questão não é apenas o que a IA consegue produzir, mas o que a interação torna **perceptível, questionável ou recusável** para quem a utiliza. Nesse percurso, também se tornou central a tensão entre **clarificação e redução**. A IA pode deslocar o pensamento ao tornar mais exigente a passagem entre impressão, formulação, crítica e reformulação; porém, a busca permanente por clareza pode igualmente favorecer aquilo que é imediatamente articulável e obscurecer o valor epistemológico da ambiguidade, da dúvida e daquilo que ainda não encontrou sua forma. A investigação procura preservar essa tensão em vez de resolvê-la prematuramente. Minha trajetória, portanto, articula três dimensões que inicialmente poderiam parecer distintas: 1. **A experiência concreta de organização do trabalho e da gestão de pessoas;** 2. **A construção técnica de sistemas, pipelines e infraestruturas de dados;** 3. **A investigação crítica das relações entre tecnologia, conhecimento, poder e governança.** O eixo que emerge dessa convergência pode ser sintetizado como uma investigação sobre **trabalho, dados, conhecimento e poder em infraestruturas digitais**. Mais do que me definir por uma única disciplina, procuro construir uma posição interdisciplinar capaz de transitar entre **Gestão de Recursos Humanos, engenharia e análise de dados, desenvolvimento de software, Inteligência Artificial, Open Science e Science and Technology Studies**. Meu objetivo é compreender não apenas como sistemas digitais podem ser construídos e utilizados, mas como eles modificam aquilo que organizações, pesquisadores e trabalhadores conseguem **observar, medir, representar e decidir**.