Rafael de Olivaes Valle dos Santos

Rafael de Olivaes Valle dos Santos is with PETROBRAS since 2004, and worked for nearly 10 years in Operations Research, leading and developing many decision-support projects concerning the petroleum industry. Thereafter he developed digital solutions for Well Engineering and Upstream-projects Economics. He is currently working in the Data Solutions team for geology and geophysics. His professional experience includes development / deployment of decision-support systems and conception of digital platforms for data and process integration, focusing on Business Intelligence (BI) and Analytics. His skills include Statistics, Machine Learning and Data Science tools. He is a computer engineer (1999), with masters? (2001) and doctors? (2012) degrees in Electrical Engineering / Decision Support Methods, all from the Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio), Brazil. He also received a postgraduate degree in Oil & Gas (2008) from the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ / COPPE). In May 2020 he completed a postdoctoral research program at the Industrial Engineering Department, PUC-Rio, developing Time-series forecasting methods. Teaching skills: Lecturer at Petrobras in-company course on BI and Spotfire (since 2021). Lecturer at Petrobras in-company course on Time-series Forecasting (2012-2015). Lecturer at Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ / Escola Politécnica) on Artificial Intelligence and Data Mining (2005-2012). Presenting author at various national and international conferences. Other activities: Research Engineer at PUC-Rio (2001-2003). Member of examination boards in various academic activities (since 2015).

Rafael de Olivaes Valle dos Santos é profissional de nível superior da PETROBRAS desde 2004, e atuou por quase 10 anos no setor de Pesquisa Operacional, desenvolvendo ou coordenando projetos de apoio à decisão para diversas áreas da companhia. Posteriormente trabalhou com soluções digitais aplicadas à Engenharia de Poços e Avaliação Econômica de projetos de E&P. Atualmente está na equipe de Soluções para Dados de geologia e geofísica. Tem experiência no desenvolvimento / implantação de sistemas de apoio à decisão e na concepção de arquiteturas para integração de dados e processos, com foco em Inteligência de Negócios (BI) e técnicas analíticas. Suas competências incluem Estatística, Aprendizado de Máquina e ferramentas de Ciência de Dados. Possui graduação em Engenharia de Computação (1999), mestrado (2001) e doutorado (2012) em Engenharia Elétrica / Métodos de Apoio à Decisão, todos pela PUC-Rio, e pós-graduação em Petróleo & Gás pela COPPE / UFRJ (2008). Em maio de 2020 completou um programa de pós-doutorado no Departamento de Engenharia Industrial da PUC-Rio, desenvolvendo métodos de previsão para Séries Temporais. Experiência em docência: Instrutor do curso ?Spotfire para o E&P ? introdução à inteligência de negócios? da Petrobras (desde 2021). Instrutor do curso ?Modelos estatísticos de previsão ? teoria e prática? da Petrobras (2012-2015). Instrutor do curso ?Inteligência artificial e data mining? da Escola Politécnica da UFRJ (2005-2012). Palestrante em diversos congressos nacionais e internacionais. Experiência adicional: Engenheiro de Pesquisa da PUC-Rio (2001-2003). Membro de bancas examinadoras em diferentes atividades acadêmicas (desde 2015).