Larissa Roberta Teixeira

Formada em Engenharia da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia. Experiência com pesquisas na área de Inteligência Artificial, especialmente Machine Learning usando Redes Neurais Artificiais. Interesse nas áreas de análise de dados, estatística, bioinformática, computação em nuvem e inteligência artificial. Experiência profissional com análise de dados, visualização de dados, desenvolvimento de software, desenvolvimento de pipeline de dados, produtização de modelos e Machine Learning. Atualmente atua como Engenheira de Dados na Accenture Brasil em projetos focados na área de Cloud Computing. Possui a certificação AWS Cloud Practitioner.

Informações coletadas do Lattes em 07/09/2023

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia de Computação

2017 - 2020

Universidade Federal de Uberlândia

Graduação interrompida em 2017 em Engenharia da Computação

2015 - Atual

Universidade do Estado de Minas Gerais
Ano de interrupção: 2017

Ensino Médio (2º grau)

2011 - 2013

Núcleo Colégio

Formação complementar

2020 - 2020

Applied Data Science. (Carga horária: 60h). , IBM, COURSERA, Estados Unidos.

2020 - 2020

Introduction to Data Science. (Carga horária: 54h). , IBM, COURSERA, Estados Unidos.

2019 - 2019

SQL - MySQL for Data Analytics and Business Intelligence. (Carga horária: 10h). , Udemy, UDEMY, Estados Unidos.

2019 - 2019

Introduction to R. (Carga horária: 4h). , DataCamp, DATACAMP, Estados Unidos.

2019 - 2019

Python for Data Science and Machine Learning. (Carga horária: 18h). , Udemy, UDEMY, Estados Unidos.

2015 - 2019

Inglês. (Carga horária: 300h). , CNA Idiomas, CNA IDIOMAS, Brasil.

2018 - 2018

Automate the Boring Stuff with Python Programming. (Carga horária: 10h). , Udemy, UDEMY, Estados Unidos.

2017 - 2017

Minicurso de Arduino. (Carga horária: 15h). , Universidade Federal de Uberlândia, UFU, Brasil.

2017 - 2017

Minicurso Introdução a Raspberry Pi. (Carga horária: 8h). , Universidade Federal de Uberlândia, UFU, Brasil.

2017 - 2017

Minicurso de Arduino Básico. (Carga horária: 15h). , Universidade Federal de Uberlândia, UFU, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Francês

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

Áreas de atuação

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia de Dados.

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

Participação em eventos

XVI Conferência de Estudos em Engenharia Elétrica.APRENDIZADO A PARTIR DE BASE DE DADOS E SIMULAÇÃO DE PESO DE AVES PARA O MERCADO AVICULTOR UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. 2018. (Outra).

Maratona de Programação IBM. 2017. (Outra).

XVII Semana da Matemática e VII Semana da Estatística. Série de Fourier e a matriz de Moore-Penrose: interação para a regressão de dados de um sinal de eletrocardiograma. 2017. (Congresso).

XV Jornada de Engenharia Elétrica UFU. 2017. (Outra).

XV Jornada de Engenharia Elétrica - XV JEEL. 2017. (Congresso).

Semana da Engenharia de Computação. 2015. (Outra).

Semana da UEMG. 2015. (Outra).

Olimpíada brasileira de matemática. 2010. (Olimpíada).

Olimpíada brasileira de física. 2009. (Olimpíada).

Produções bibliográficas

TEIXEIRA, L. R. ; PERETTA, I. S. ; YAMANAKA, K. . APRENDIZADO A PARTIR DE BASE DE DADOS E SIMULAÇÃO DE PESO DEAVES PARA O MERCADO AVICULTOR UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. In: XVI CEEL ? Conferência de Estudos em Engenharia Elétrica, 2018, Uberlândia. Anais do XVI CEEL ? Conferência de Estudos em Engenharia Elétrica, 2018.
TEIXEIRA, L. R. ; PERETTA, I. S. ; BERTONI, A. M. A. . Série de Fourier e a matriz de Moore-Penrose: interação para a regressão de dados de um sinal de eletrocardiograma. In: XVII SEMAT E VII SEMEST, 2017, Uberlândia. ANAIS DA SEMAT E SEMEST, 2017. p. 192-195.

Projetos de pesquisa

2017 - 2018

Investigação de conceitos e desenvolvimento de modelamento com redes neurais artificiais e aprendizado de máquina, Descrição: Iniciação Cientifica, PIVIC. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Larissa Roberta Teixeira - Integrante / Igor Santos Peretta - Coordenador.
2017 - 2018

O uso de inteligência computacional aplicada a softwares de computação gráfica como engenho de geração automática de projetos diversos em engenharia, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Igor Santos Peretta em 07/11/2021., Descrição: Iniciaçâo Científica, PIBIC.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Larissa Roberta Teixeira - Integrante / Igor Santos Peretta - Coordenador.

Prêmios

2018

3 lugar no VII Torneio Universitário de Robótica VIITUR, PET Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Uberlândia.

Histórico profissional

Experiência profissional

2021 - Atual

Accenture

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Engenheira de Dados, Carga horária: 44

2020 - 2021

Bayer crop science

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de DataOps, Carga horária: 44

Outras informações:
Produtização de modelos de Data Science seguindo práticas de engenharia de software e padrão de projetos, utilizando Apache Airflow, Docker, AWS Sagemaker e pipeline CI/CD desenvolvido com Jenkins e Github. Orquestração de modelos e desenvolvimento de pipeline de dados utilizando Apache Airflow, Docker, AWS S3, AWS Redshift e Google Big Query.

2020 - 2020

Bayer crop science

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Dados, Carga horária: 44

Outras informações:
Análise de dados geoespaciais, visualização e programação. Criação de ferramentas para automação de processos. Criação de modelos estatísticos e de Machine Learning. Participação em projetos de outros times. Participação na criação da proposta técnica de valor para o time AgS&D. Ferramentas: Domino, Spotfire, Tableau, Python, R e Shiny.

2019 - 2020

Bayer crop science

Vínculo: Programa de estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30

Outras informações:
Análise de dados geoespaciais, visualização de dados e programação. Criação de ferramentas para automatização de processos. Criação de modelos estatísticos e de Machine Learning. Ferramentas utilizadas: Domino, Spotfire, Python, R, Shiny.

2018 - 2018

Avecom Sistemas

Vínculo: Programa de estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 30

Outras informações:
Estagiária na área de desenvolvimento de sistemas.

2021 - Atual

Universidade Federal de Uberlândia

Vínculo: Aluno Especial, Enquadramento Funcional: Aluno Especial, Carga horária: 4

Outras informações:
PGC101-Análise de Algoritmos(2021/2)

2017 - 2018

Universidade Federal de Uberlândia

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciaçâo Científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Participou como bolsista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica PIBIC/FAPEMIG/UFU, no projeto de pesquisa intitulado "O uso de inteligência computacional aplicada a softwares de computação gráfica como engenho de geração automática de projetos diversos em engenharia".

2016 - 2017

Universidade do Estado de Minas Gerais

Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 12

Outras informações:
Monitoria das Disciplinas: Cálculo I e Cálculo II Não remunerada.

2021 - Atual

Fly Educaçâo

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Mentoria, Carga horária: 2

Outras informações:
Responsável por dar mentoria no projeto " Meninas in Tech" da ONG Fly Educaçâo e Cultura. Este projeto tem o objetivo de aumentar o número de mulheres no mercado de tecnologia trazendo a capacitação sobre programação combinada com capacitação socioemocional e pessoal. As mentorias tem como objetivo é apoiar as mentoradas no início da carreira, estudos, tirar dúvidas sobre a área de computação e também falar sobre assuntos relevantes dentro da área de tecnologia.