Julio Cesar Alvarez Iglesias

Julio César Álvarez Iglesias, formou-se em física na Universidade de Havana (UH, Cuba) no ano 2001 onde permaneceu trabalhando até o ano 2006. Nesse mesmo ano entrou no programa de pós-graduação do Departamento de Engenharia de Materiais da PUC-Rio, onde desenvolveu sua dissertação de mestrado na caracterização de sínter de minério de ferro através de microscopia ótica e análise de imagens. No ano de 2008 começou seu doutorado no mesmo departamento, desta vez desenvolvendo um sistema de visão computacional e aprendizado de máquina para a classificação de texturas de hematita em imagens polarizadas de minério de ferro. Ao longo deste tempo especializou-se na área de microscopia digital e visão computacional. Desenvolveu um grande número de rotinas de visão computacional para identificação e caracterização de minério de ferro e seus aglomerados. Algumas destas rotinas foram implantadas no laboratório de caracterização de materiais no Centro de Tecnologia de Ferrosos (CTF) e na Diretoria de Pelotização (DIPE) da VALE. Em 2012 começou um pós-doutorado na PUC-Rio sobre caracterização de minérios de ferro através de microscopia multimodal (Microscopia Ótica, Microscopia Eletrônica de Varredura e Difração de Elétrons Retroespalhados) e de visão computacional (Aprendizagem de Máquina, Reconhecimento de Padrões e Modelos de Aprendizagem Profunda). Ficou como pesquisador na PUC-Rio até 2019, ano que começou sua carreira na industria como especialista pesquisador sênior da empresa Fu2re Smart Solutions. Durante esse período envolveu-se em projetos de visão computacional e inteligencia artificial desenvolvidos em parceria com parceiros, tais como Enel, Light, Energisa, Supergasbras e Petrobras. Em 2021 foi contratado pela Deloitte Touche Tohmatsu Limited como Consultor Sênior em Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Atualmente encontra-se trabalhando na Deloitte.

Julio César Álvarez Iglesias, graduated in physics at the University of Havana (UH, Cuba) in 2001 where he remained working until 2006. That same year he entered the postgraduate program of the Department of Materials Engineering at PUC-Rio , where he developed his master's dissertation in the characterization of iron ore sinter using optical microscopy and image analysis. In 2008 he started his doctorate in the same department, this time developing a computer vision and machine learning system for the automatic classification of hematite textures in polarized iron ore images. Throughout this time, he specialized in digital microscopy and computer vision. He developed a large number of computer vision routines for identification and characterization of iron ore and its agglomerates. Some of these routines were implemented in the materials characterization laboratory at the Ferrous Technology Center (CTF) and at the VALE Pelletizing Board (DIPE). In 2012, he started a post-doctorate at PUC-Rio on iron ore characterization through multimodal microscopy (Optical Microscopy, Scanning Electron Microscopy and Backscattered Electron Diffraction) and computer vision (Machine Learning, Pattern Recognition and Deep Learning). He remained as a researcher at PUC-Rio until 2019, the year he began his career in the industry as a senior research specialist at the company Fu2re Smart Solutions. During this period he was involved in computer vision and artificial intelligence projects developed in partnership with partners, such as Enel, Light and Petrobras. In 2021, he was hired by Deloitte Touche Tohmatsu Limited as a Senior Computer Vision and Machine Learning Consultant. He is currently working at Deloitte.