Encerrado

NutriCampus

Nutritional Management Platform

Fev 2023 - Dez 2023
Desenvolvedor Fullstack
Ver Projeto
NutriCampus

Sobre o Projeto

Plataforma completa para gestão nutricional, desenvolvida com Angular e Python/FastAPI. O projeto inclui web scraping para dados nutricionais e integração com LLMs para enriquecimento de informações, oferecendo uma solução robusta para acompanhamento dietético.

Período

Fev 2023 - Dez 2023

Status

Encerrado

Cargo

Desenvolvedor Fullstack

Tecnologias

Angular
Python
FastAPI
PostgreSQL
BeautifulSoup

A Gênese: Resolvendo uma dor real

Como estudante da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), percebi que um dos maiores desafios dos alunos não era apenas o estudo, mas manter uma alimentação equilibrada utilizando o Restaurante Universitário (R.U.). O cardápio existia, mas os dados eram dispersos e difíceis de rastrear.

Foi assim que nasceu o NutriCampus: uma plataforma fullstack projetada para ser o elo entre a praticidade do R.U. e o controle nutricional rigoroso. Minha missão foi clara: construir uma solução que automatizasse a coleta de dados e entregasse insights reais para o bem-estar dos usuários.

Interface mobile do NutriCampus.

Interface mobile do NutriCampus.

O Desafio Técnico: Além do CRUD básico

Muitos projetos de portfólio param na interface. No NutriCampus, eu quis ir além. O projeto exigiu uma arquitetura robusta dividida em três frentes: Frontend (Angular), Backend (FastAPI) e um Painel Administrativo.

#### 1. Web Scraping & Inteligência de Dados

O maior desafio foi a ingestão de dados. Como os cardápios da universidade mudam constantemente, implementei um sistema de Web Scraping utilizando `BeautifulSoup` e `Selenium` para varrer os sites oficiais e extrair as informações em tempo real.

Mas eu não parei nos nomes dos pratos. Para entregar valor real, integrei LLMs (Gemini e Ollama) para enriquecer esses dados. O sistema não apenas lê 'Arroz e Feijão'; ele processa, identifica ingredientes prováveis e consulta a tabela TACO para estimar macronutrientes com precisão.

#### 2. Arquitetura Escalável

No backend, utilizei FastAPI (Python) pela sua alta performance e tipagem forte, garantindo que as APIs fossem rápidas e seguras. O banco de dados PostgreSQL foi modelado para suportar relações complexas entre usuários, planos de refeição e tabelas nutricionais.

Funcionalidades que Geram Valor

O foco sempre foi a Experiência do Usuário (UX). O sistema não apenas registra; ele educa.

Cálculo Automático de Nutrientes: O usuário seleciona a refeição e o sistema faz o 'heavy lifting' matemático.

Relatórios Nutricionais: Dashboards intuitivos que mostram o progresso diário em relação às metas de calorias e macros.

Gestão de Cardápios: Um painel administrativo completo para controle total da plataforma.

Visão geral das funcionalidades.

Visão geral das funcionalidades.

Resultados e Aprendizados

O NutriCampus não foi apenas um exercício de código; foi uma lição de Engenharia de Software. Aprendi a lidar com:

Containerização com Docker, garantindo que o ambiente de dev fosse idêntico ao de produção.

Integração de IA em fluxos de trabalho reais para tratamento de dados não estruturados.

Desenvolvimento Ágil, trabalhando com múltiplas frentes (Frontend, Backend e Scraping) de forma sincronizada.

Hoje, o NutriCampus serve como prova do meu compromisso em construir softwares que não apenas funcionam tecnicamente, mas que resolvem problemas humanos com elegância e eficiência.

Stack Tecnológica Utilizada:

Frontend: Angular, TypeScript, Tailwind CSS.

Backend: Python, FastAPI, SQLAlchemy (ORM).

Dados & IA: PostgreSQL, BeautifulSoup, Selenium, LLM Integration (Gemini/Ollama).

DevOps: Docker, Docker Compose.

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