Desde Novembro de 2021 e até a presente data atua como cinentista de dados na GE Healthcare na California, EUA. Atuao tb entre 20018 até o final de 2021 como pesquisador em Ciência de Dados no Departamento de Radiologia e Imagens Biomédica na Universidade Da California em San Francisco (UCSF) na California, EUA. Atualmente desenvolvendo e aplicando modelos de Machine Learning e Deep Learning em imagens de ressonância magnética para segmentar estruturas anatómicas, classificação de lesões e detecção de anomalias, reconstrução de imagens, entre outros desafios. Possui graduação em Engenharia Eletrônica e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2004) e M.Sc. em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2006). Em 2007 participou de projeto de pesquisa na Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne - EPFL na Suiça e em seguida foi bolsista CAPES no programa de intercâmbio Fulbright e obteve o título de PhD. pela Universidade da California em Santa Cruz (UCSC) em Agosto de 2012. Também em Agosto de 2012 envolveu-se em atividades no nível de pos-doutorado no Programa De Engenharia Elétrica na COPPE/UFRJ, com bolsa PNPD da CAPES, até Dezembro do mesmo ano. De Janeiro de 2013 até Outubro de 2014, trabalhou como pesquisador em nível de pós-doutorado na área de Software Defined Networks (SDN) no INRIA em Sophia Antipolis na França, onde publicou diversos trabalhos nesta área. Tem experiência na área de Engenharia da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: redes sem fio, localização, redes tolerantes a atraso, Internet of Things (IoTs), redes móveis e modelos de mobilidade, aprendizado de máquina e análise de dados e Software Defined Networks (SDNs). Entre 2014 e 2018 atuou como pesquisador, integrado ao time de Data Science na General Electric (GE) Global Research Center (Centro de Pesquisa Global da GE, GRC-RIO) no Brasil. Durante esse periodo, trabalhou em projetos com foco em Machine Learning e Deep learning aplicado em diversas areas, desde Oleo & Gas até Healthcare. Durante o inicio do ano de 2018 integrou o time de recomendação da Globo.com desenvolvendo modelos de recomendação tradicionais e baseados em Deep Learning para recomendação de noticias e videos.
Graduate at Engenharia Eletrônica e Computação from Universidade Federal do Rio de Janeiro (2004) and master's at Computer Science from Universidade Federal do Rio de Janeiro (2006). Has experience in Electric Engineering, acting on the following subjects: redes sem fio, rádio freqüência, segurança de redes and localização.
