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Desenvolvedor Fortran para computação científica — HPC e código numérico

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Período de listagem1 diaaté 18.11.2026
Postado20.08.2026
Visualizações1128 em 14 dias

Sobre o serviço

Traduzido
Sou um desenvolvedor Fortran especializado em computação científica e de alto desempenho, e passei muitos anos dentro de códigos numéricos que outros têm medo de tocar. Meu trabalho diário é escrever simulações, solucionadores e pipelines de processamento de dados rápidos e corretos em Fortran moderno (de F77 a 2008/2018) e fazê-los rodar de forma eficiente em máquinas multi-core e clusters. Ao contrário daqueles que recorrem ao Julia, MATLAB ou C++ por hábito, eu permaneço conscientemente no mundo Fortran: para loops numéricos densos, álgebra linear e software científico legado, continua sendo a ferramenta mais honesta e previsível. Eu me preocupo com estabilidade numérica, reprodutibilidade e física correta, não apenas com o fato de que o código compila.

Grande parte do meu trabalho é resgate e modernização. Grupos de pesquisa e equipes de engenharia frequentemente têm códigos Fortran com décadas de idade: ainda produzem resultados dos quais todos dependem, mas ninguém se lembra de como funciona. Eu refatoro cuidadosamente esse código, adiciono testes e documentação, substituo espaguete de formato fixo por módulos limpos, integro-o em sistemas de construção e CI sem mudar a ciência. Quando a velocidade é o objetivo, eu paralelizo através de OpenMP e MPI, ajusto o acesso à memória e a vetorização, e faço perfis honestos para ver onde o tempo realmente vai. Quando necessário, eu conecto núcleos Fortran com Python ou C para ferramentas e visualização.

Se você tem um solucionador que é muito lento, uma simulação que precisa escalar, ou um programa científico antigo que ainda tem anos pela frente, eu posso ajudar. Eu explico as compensações em linguagem simples, mantenho os resultados verificáveis em cada etapa e entrego o código que sua equipe pode manter sem mim.

— Desenvolvimento em Fortran moderno (F77 a 2008/2018), módulos e interfaces limpas
— HPC e computação paralela via OpenMP e MPI em clusters
— Métodos numéricos: álgebra linear, solucionadores de EDO/EDP, integração, otimização
— Simulações e modelagem para física, engenharia e matemática aplicada
— Resgate de código legado: refatoração, testes, construção, documentação
— Profiling de desempenho, vetorização e ajuste de memória
— Ligando Fortran com Python e C para ferramentas e visualização

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