Vinícius Alboneti Aguiar

Atuo na área de Big Data e Inteligência Artificial utilizando plataformas open source (HDP e Cloudera) em ambientes com containers Docker orquestrados pelo Kubernetes. Tenho experiência também com tecnologias de Governança de dados para Big Data, utilizando os frameworks Apache Atlas e Apache Ranger integrados ao protocolo Kerberos de autenticação.Há alguns anos venho desenvolvendo projetos na área de Inteligência Artificial e Recuperação de Informações, integrando os mundos de Big Data e IA, principalmente em projetos voltados para a área de Energia e Financeiro. Atuo como pesquisador em Deep e Machine Learning através do Centro de Excelência em IA - UFG.

Informações coletadas do Lattes em 17/12/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Especialização em Data Science e Big Data

2021 - 2022

Universidade Federal do Paraná
Título: Algoritmo de Aprendizado de Máquina na Predição de Perdas não Técnicas na Rede Elétrica de Distribuição
Orientador: Luiz Eduardo Soares de Oliveira

Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas

2019 - 2020

Universidade Positivo

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Produções bibliográficas

  • AGUIAR, VINÍCIUS A. ; AMORIM, LEONARDO A. ; NOVAIS, ARTUR M. A. ; PEREIRA, GUSTAVO L. B. ; OLIVEIRA, TALES DE ; SOUZA, CARLOS A. DE ; G. FILHO, ARLINDO R. ; SOARES, ANDERSON S. ; OLIVEIRA, SÁVIO S. T. DE . Evaluating Domain-Specialized LLMs in Multi-Agent RAG for Enterprise Retrieval. In: Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana, 2025, Brasil. Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL 2025), 2025. p. 1.

  • AGUIAR, V. A. . Algoritmo de Aprendizado de Máquina na Predição de Perdas não Técnicas na Rede Elétrica de Distribuição. 2022. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Projetos de pesquisa

  • 2023 - Atual

    Construção de banco de dados de imagens e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional para detecção e mapeamento de anomalias em ativos de Redes de Distribuição de Energia Elétrica, Descrição: O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de algoritmos de visão computacional para detecção e mapeamento de objetos e anomalias (sujidade, mau funcionamento, interferência exterior etc.) de ativos em redes de distribuição de energia elétrica em áreas urbanas e rurais.Diante da dificuldade intrínseca de se desenvolver um banco de dados para aplicações de detecção de anomalias, somado às condições adversas do contexto do monitoramento de ativos de distribuição de energia, o projeto possui também como objetivo a exploração de estratégias de aprendizado ativo e/ou desenvolvimento de dados sintéticos para a construção, concepção e validação de um dataset que contribua para a realização do primeiro objetivo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Vinícius Alboneti Aguiar - Integrante / Sávio Salvarino Teles de Oliveira - Coordenador / Leonardo Afonso Amorim - Integrante.

  • 2022 - Atual

    Ferramenta de apoio à tomada de decisão para otimização de uso de recursos energéticos em indústrias, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Vinícius Alboneti Aguiar - Integrante / Vinícius Sebba Pato - Coordenador.

Histórico profissional

Experiência profissional

2023 - Atual

Universidade Federal de Goiás

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2020 - 2022

Companhia Paranaense de Energia

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Cientista e Engenheiro de Dados

Outras informações:
Especialista em Data Science e Big Data pela UFPR, atuo na área de Big Data e Inteligência Artificial utilizando plataformas open source (ML Flow, Hadoop, Spark, Kafka e Nifi) em ambientes com containers Docker orquestrados pelo Kubernetes. Tenho experiência também com tecnologias de Governança de dados para Big Data, utilizando os frameworks Apache Atlas e Apache Ranger integrados ao protocolo Kerberos de autenticação.Há alguns anos venho desenvolvendo projetos na área de Inteligência Artificial e Recuperação de Informações, integrando os mundos de Big Data e IA, principalmente em projetos voltados para a área de Energia.Tenho experiência também no desenvolvimento de soluções backend de aplicações web utilizando J2E, JSF e SpringBoot.Atualmente estou focado em Python, Spark, PySpark, Machine Learning e Ciência de Dados.

2019 - 2020

Companhia Paranaense de Energia

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Analista e Desenvolvedor de Software

2010 - 2019

Companhia Paranaense de Energia

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Assistente Administrativo Comercial

2022 - Atual

Tecnisys Informática e Assessoria Empresarial

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Especialista Big Data, Carga horária: 44

Outras informações:
Trabalhando principalmente em Consultoria e Suporte em ambientes de Big Data, com Desenho e Implementação de Data Lakes, Soluções para Processamento Massivo de Dados Stream e em Batch, Integração de Ferramentas.- Arquitetura, Implementação e Administração de Clusters de Big Data - Ecossistema Hadoop;- Ambientes Cloudera;- Ecossistema Spark SQL, Stream, MLlib com Java e Python- Mensageria com Kafka e Integrações Stream / Middleware

2022 - Atual

Centro de Excelência em IA

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 30

Outras informações:
Título do Projeto: Ferramenta de apoio à tomada de decisão paraotimização de uso de recursos energéticos em indústrias