Formação
Doutorado · Tecnologia da Informação
2024 – presente
Politecnico di Milano, Itália
IA de ponta a ponta para sistemas dinâmicos complexos. Modelos de fundação multi-tarefa para dados não lineares e não estacionários.
Mestrado · Física Computacional
2022 – 2024
Universidade de São Paulo, Brasil
Padrões e pseudo-aleatoriedade do caos. Intercâmbio de pesquisa na Universidade de Ghent, com foco em GANs e ergodicidade. GPA 4.0 / 4.0.
Graduação · Engenharia Física
2017 – 2022
UFSCar, Brasil
Criptografia e geradores de números pseudo-aleatórios baseados em mapas não lineares. GPA 3.54 / 4.0.
Publicações
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