He holds a bachelor's and master's degree in Chemistry from the Federal University of São Carlos, has a specialization in Business Intelligence from PUC-RIO and is currently studying PhD in Mining Engineering at the University of São Paulo, whose theme is the use of machine learning and data-driven modeling to predict behavior and support well integrity management during production.
He joined Petrobras in 2007, working from 2007 to 2015 at the Research Center (CENPES), on several projects in the Well Technology and Engineering area. Since 2015, he has been a technical advisor in the area of automation in wells, acting in the Wells Construction Department at Petrobras. Pedro has more than 15 years of experience in the development of scientific software, systems for well design and systems for monitoring and analyzing data in real time (streaming analytics), with emphasis on the development of digital twins and models of artificial intelligence and machine learning (IA/ML), for monitoring the integrity of subsea wells during production. So far, he has already published about 20 works for the industry, generally dealing with software development and engineering analysis.
É bacharel e mestre em Química pela Universidade Federal de São Carlos, possui especialização em Business Intelligence pela PUC-RIO e, atualmente, está cursando doutorado na área de Engenharia de Minas pela Universidade de São Paulo, cujo tema é o uso de técnicas de aprendizado de máquina e modelagem, baseadas em dados, para prever o comportamento e apoiar o gerenciamento da integridade do poço, durante a produção.
Ingressou na Petrobras em 2007, trabalhando de 2007 a 2015 no Centro de Pesquisas (CENPES), em diversos projetos da área de Tecnologia e Engenharia de Poços. Desde 2015, é consultor técnico na área de automação em poços, atuando na corporativamente na Construção de Poços da Petrobras. Pedro possui mais de 15 anos de experiência no desenvolvimento de softwares científicos, sistemas para projeto de poços e sistemas de monitoramento e análise de dados em tempo real (streaming analytics), destacando-se o desenvolvimento de digital twins e modelos de inteligência artificial e machine learning (IA/ML), para o monitoramento da integridade de poços submarinos, durante a produção. Até o momento, tem já publicados cerca de 20 trabalhos para a indústria, tratando, geralmente, de desenvolvimento de softwares e análises de engenharia.
