Carolina Zambelli Kamada

Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal do ABC e Engenharia de Informação também pela Universidade Federal do ABC e também é mestra em Engenharia com foco em Intelgência Artificial pela mesma instituição.Possui forte atuação no mercado de Dados Analytics no segmento de indústria e consultoria atuando em projetos de Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Inteligência Artificial e MLOps em diferentes setores como Telecom, Varejo, Financeiro, Automotivo e Indústria 4.0.

Informações coletadas do Lattes em 07/11/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia de Informação

2014 - 2018

Universidade Federal do ABC
Título: Simulações de Redes Neurais Pulsadas em FPGA utilizando padrão de ponto flutuante Half Precision
Orientador: Joao Ranhel

Graduação em Matemática

2010 - 2014

Universidade Federal do ABC
Título: Criptossistemas em Bases Reduzidas e Reticulados Hiperbólios
Orientador: Jerônimo Pellegrini
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Formação complementar

2016 - 2016

BigData com Ecossistema Hadoop e Spark. , FIAP - Centro Universitário, FIAP, Brasil.

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Sistemas de Informação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Álgebra/Especialidade: Geometria Algébrica.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Álgebra/Especialidade: Teoria dos Números.

Produções bibliográficas

  • Zambelli, Carolina ; RANHEL, JOÃO . Tempo de transição versus bounces em relés eletromecânicos e a geração de seeds randômicos. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2020. Anais de XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.

  • Zambelli, Carolina ; RANHEL, JOAO . Half-precision Floating Point on Spiking Neural Networks Simulations in FPGA. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018. p. 1.

  • KAMADA, C. Z. ; RANHEL, J. . Half-precision Floating Point on Spiking Neural Networks Simulations in FPGA. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - Atual

MarketData Solutions Brasil Ltda

Vínculo: assalariado, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2016 - 2017

Semantix

Vínculo: assalariado, Enquadramento Funcional: cientista de dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.