Guilherme Muraro Bonini
Sou um Engenheiro com formação em Engenharia Elétrica pela UNESP (Universidade Estadual Paulista) e uma sólida experiência de 8 anos no desenvolvimento de aplicações de Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Minha carreira abrange diversos campos, incluindo algoritmos de visão computacional, Aprendizado Profundo, Detecção de Objetos, Rastreamento Múltiplo de Objetos, Reconstrução 3D e muito mais.Tenho expertise na gestão de projetos remotos, colaborando com equipes distribuídas globalmente e integrando módulos críticos em projetos complexos. Além disso, sou proficiente em metodologias ágeis, como SCRUM e Kanban, e práticas de DevOps.Minhas linguagens de programação incluem C++, Python e Matlab, e sou familiarizado com frameworks essenciais, como Tensorflow, OpenCV e Pytorch. Também tenho habilidades sólidas em testes, otimização e implantação eficiente de modelos de Aprendizado Profundo e algoritmos de Visão Computacional.Ao longo da minha trajetória profissional, liderei equipes pequenas em projetos desafiadores e inovadores, como o desenvolvimento de modelos de Aprendizado de Máquina para aplicações ALPR e otimização de desempenho em CPUs. Além disso, realizei previsões de séries temporais e detecção de anomalias em superfícies 3D com o uso da tecnologia LiDAR.Estou comprometido em explorar continuamente o potencial da tecnologia e ansioso para contribuir para projetos que definam novos horizontes em Visão Computacional e Aprendizado de Máquina.
Informações coletadas do Lattes em 21/11/2024
Acadêmico
Formação acadêmica
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica.
Grande área: Outros / Área: Robótica, Mecatrônica e Automação / Subárea: Robotics, Mechatronic and Automation.
Participação em eventos
Congresso de Iniciação Científica da Unesp. Usando Python para o Cálculo de Fluxo de Potência aplicado à Análise de Sistemas Elétricos. 2017. (Congresso).
Produções bibliográficas
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HSIEH, TZUNG-CHIEN ; BAR-HAIM, AVIRAM ; MOOSA, SHAHIDA ; EHMKE, NADJA ; GRIPP, KAREN W. ; PANTEL, JEAN TORI ; DANYEL, MAGDALENA ; MENSAH, MARTIN ATTA ; HORN, DENISE ; ROSNEV, STANISLAV ; FLEISCHER, NICOLE ; BONINI, GUILHERME ; HUSTINX, ALEXANDER ; SCHMID, ALEXANDER ; KNAUS, ALEXEJ ; JAVANMARDI, BEHNAM ; KLINKHAMMER, HANNAH ; LESMANN, HELLEN ; SIVALINGAM, SUGIRTHAN ; KAMPHANS, TOM . GestaltMatcher facilitates rare disease matching using facial phenotype descriptors. NATURE GENETICS (ONLINE) , v. 54, p. 349-357, 2022.
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BONINI, G. M. ; COSTA JR, P. . Usando Python para o Cálculo de Fluxo de Potência aplicado à Análise de Sistemas Elétricos. In: Congresso de Iniciação Cientifica da Unesp, 2017, Bauru. Congresso de iniciação Científica da Unesp, 2017. v. XXIX.
Histórico profissional
Experiência profissional
2020 - Atual
Apollo Solutions DevVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Sênior Machine Learning Engineer, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Atuei no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina voltados para aplicações de Reconhecimento Automático de Placas de Veículos (ALPR), abrangendo desde a detecção de placas e carros até o reconhecimento de localizações, identificação de marca e modelo, e Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR). Meu trabalho envolveu também o desenvolvimento e a otimização de múltiplos modelos de aprendizado de máquina para garantir alto desempenho em CPUs, além do desenvolvimento de interfaces de usuário (front-end) e lógicas de aplicação (back-end) para uma API hospedada na nuvem da AWS. Participei do desenvolvimento de aplicações recorrentes de aprendizado de máquina, especialmente otimizadas para Jetsons, e estive envolvido em projetos de full stack, combinando front-end e back-end. Além disso, desenvolvi modelos de séries temporais para previsões e trabalhei com a detecção de anomalias em superfícies 3D utilizando LiDARs. Por fim, dediquei-me ao desenvolvimento de aplicações para a visualização de nuvens de pontos e malhas, consolidando minha experiência em uma ampla gama de tecnologias e aplicações de aprendizado de máquina.
2018 - 2020
Daedalus TechVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Software, Carga horária: 40
Outras informações:
Atuei no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina voltados para aplicações de Reconhecimento Automático de Placas de Veículos (ALPR), abrangendo desde a detecção de placas e carros até o reconhecimento de localizações, identificação de marca e modelo, e Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR). Meu trabalho envolveu também o desenvolvimento e a otimização de múltiplos modelos de aprendizado de máquina para garantir alto desempenho em CPUs, além do desenvolvimento de interfaces de usuário (front-end) e lógicas de aplicação (back-end) para uma API hospedada na nuvem da AWS. Participei do desenvolvimento de aplicações recorrentes de aprendizado de máquina, especialmente otimizadas para Jetsons, e estive envolvido em projetos de full stack, combinando front-end e back-end. Além disso, desenvolvi modelos de séries temporais para previsões e trabalhei com a detecção de anomalias em superfícies 3D utilizando LiDARs. Por fim, dediquei-me ao desenvolvimento de aplicações para a visualização de nuvens de pontos e malhas, consolidando minha experiência em uma ampla gama de tecnologias e aplicações de aprendizado de máquina.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Guilherme Muraro Bonini e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
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