Mario Costa Levorato Junior

Graduate at Computer Science from Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ (2006),Master of Science in Computing at Fluminense Federal University - UFF (2015), with focus on Algorithms and Optimization, and PhD at Fluminense Federal University (Algorithms and Optimization). Participated in a 6-month Doctoral Exchange Program at Avignon Université, France (PDSE fellowship sponsored by CAPES Foundation, Ministry of Education, Brazil). Currently works at Petróleo Brasileiro (Petrobras, data scientist and operations research analyst) - has experience in Computer Science, focusing on Operations Research, Software Architecture, acting on the following subjects: robust permutation flow shop scheduling problem, robust optimization applied to microgrids, metaheuristics, Java EE design and development, software development lifecycle (SDLC, ALM), continuous integration, algorithms, programming contests, signed social network analysis based on structural balance and the Correlation Clustering (CC) problem, application of metaheuristics to efficiently solve the CC problem.

Possui graduação em Informática e Tecnologia da Informação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ (2006), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense - UFF (área Algoritmos e Otimização, 2015), e doutorado em Computação pelo Instituto de Computação da UFF (Algoritmos e Otimização, 2022). Realizou doutorado sanduíche (Set/2018 a Mar/2019) na Avignon Université, França (Bolsa CAPES - Programa de Doutorado Sanduíche no Exterior PDSE). Trabalha atualmente como analista de sistemas na empresa Petróleo Brasileiro (Petrobras) - Gerência de Pesquisa Operacional e Ciência de Dados. Especializado em pesquisa operacional e arquitetura de software, tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Algoritmos e Otimização, bem como em Engenharia de Software, tendo atuado principalmente nos seguintes temas: robust permutation flow shop scheduling problem, robust optimization applied to microgrids, metaheurísticas, problema de correlação de clusters, equilíbrio estrutural, análise de redes sociais de sinais, projeto e desenvolvimento em Java EE / C++ / Python, apoio ao ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC, ALM, integração contínua).