Caio de Souza Barbosa Costa

Graduado em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Apaixonado por tecnologia desde que aprendi a programar como um hobby na adolescência.Ao longo de minha graduação, trabalhei ativamente na área de robótica desenvolvendo aplicações para sistemas multiagentes autônomos, sistemas embarcados e sistemas de controle, permitindo que eu participasse de competições internacionais e ganhasse dois títulos em campeonatos nacionais. Além disso, trabalhei em áreas de desenvolvimento back-end ciência de dados e engenharia de dados, sendo capaz de projetar e desenvolver um projeto de qualidade de dados para um grande banco brasileiro.Atualmente, em meu quinto ano de graduação, trabalho na pesquisa de aprendizado de máquina aplicado a mercados financeiros e também possuo grande interesse nas áreas de robótica, sistemas multiagentes e ciência de dados.

Informações coletadas do Lattes em 05/08/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia de Computação

2019 - 2023

Universidade de São Paulo
Título: Sistema de Otimização de Carteiras de Ações com Aprendizado por Reforço
Orientador: Anna Helena Reali Costa

Ensino Médio (2º grau)

2011 - 2013

Grupo Gênese de Ensino

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Português

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

Bandeira representando o idioma Francês

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Produções bibliográficas

  • COSTA, CAIO DE SOUZA BARBOSA ; COSTA, ANNA HELENA REALI . POE: A General Portfolio Optimization Environment for FinRL. In: Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance, 2023, Brasil. Anais do II Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance (BWAIF 2023). Porto Alegre: SBC, 2023. p. 132-143.

Prêmios

2022

1 Lugar - Robô de Futebol 2D Simulado, IronCup 2022.

2022

2 Lugar - Robô de Futebol 2D Simulado, RoboCore Experience.

2022

2 Lugar - Robô de Futebol 2D Simulado, Latin American Robotics Competition (CBR-LARC).

2021

1 Lugar - Robô de Futebol 2D Simulado, IronCup 2021.

2021

3 Lugar - Robô de Futebol 2D Simulado, Latin American Robotics Competition (CBR-LARC).

2019

1 Lugar - Robô de Futebol 2D Simulado, Winter Challenge XV.

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - 2022

Banco BTG Pactual

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estagiário em Engenharia de Dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Desenvolvi um sistema de data quality para a empresa de modo a permitir que os cientistas, engenheiros e analistas de dados tivessem uma forma escalonável, customizável e rápida de garantir e verificar a qualidade de tabelas de dados.

2022 - 2022

Banco BTG Pactual

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário em Ciência de Dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Fiz parte da equipe responsável por desenvolver um sistema de segmentação automática de clientes do banco para a detecção de movimentações atípicas e fraudulentas. Tal sistema foi desenvolvido com base em diversas análises de dados em conjunto com modelos de aprendizado de máquina.

2021 - 2021

Enline Transmission

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiário em Engenharia de Software, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Participei do desenvolvimento dos serviços de back end e da refatoração do sistema de autenticação da empresa. Tal refatoração permitiu uma maior estabilidade e segurança nas autenticações e propiciou a implementação de novas tecnologias.

2019 - Atual

Equipe ThundeRatz de Robótica

Vínculo: Membro, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Robótica, Carga horária: 20

Outras informações:
Como responsável pelo time de futebol 2D autônomo, trabalho no desenvolvimento de novos algoritmos inteligentes para sistemas multiagentes, na pesquisa em aprendizado de máquina (em especial, aprendizado por reforço e aprendizado profundo) e na criação de scripts de testes automatizados. Com o time, pude ganhar três competições nacionais e participar de três competições internacionais. Como desenvolvedor do robô seguidor de linha, trabalhei com controladores proporcional-integral-derivativos (PID) aplicados à sistemas embarcados, sendo capaz de alcançar quarto lugar em competições nacionais.

2023 - Atual

Centro de Ciência de Dados

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador em Aprendizado de Máquina, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Pesquisa em otimização de carteiras de ações utilizando estratégias de aprendizado de máquina, em especial, aprendizado por reforço.