Formação

Doutorado · Tecnologia da Informação
Politecnico di Milano, Itália

Um arcabouço universal de aprendizado de representação para a análise e o controle de processos dinâmicos complexos.

Mestrado · Física Computacional
Universidade de São Paulo, Brasil

Padrões e pseudo-aleatoriedade do caos. Intercâmbio de pesquisa na Universidade de Ghent (Bélgica), com foco em GANs e ergodicidade. GPA 4.0 / 4.0.

Graduação · Engenharia Física
UFSCar, Brasil

Criptografia e geradores de números pseudo-aleatórios baseados em mapas não lineares. GPA 3.54 / 4.0.

Habilidades

Programação

Python, C, MATLAB, Shell

Quant / ML

FracDiff, Teste ADF, Transformers, Foundation Models, LSTMs, GANs, PyTorch, Scikit-learn

MLOps

DVC, MLflow, Docker, PyTorch Lightning, Deepchecks, Hydra, pixi

Computação científica

Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Linux HPC, pipelines ETL

Idiomas

PortuguêsNativo
InglêsAvançado
ItalianoIntermediário
EspanholIntermediário

Prêmios

Medalha de prata — iGEM2019
Bronze — Olimpíada de Química2016
Menção honrosa — OBMEP2015