Víctor de Souza Caetano

Graduado em Engenharia Elétrica pela UFMG, com certificado de estudos em Inteligência Computacional e Análise de Dados. Trabalha com Inteligência Computacional em projetos de pesquisa desde 2015. Atualmente trabalha como Analista de Dados desde Janeiro de 2018.

Informações coletadas do Lattes em 01/10/2022

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia Elétrica

2011 - 2017

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Comparação de bases de dados utilizando características extraídas de grafos de Gabriel
Orientador: Antônio de Pádua Braga
com Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2008 - 2010

Colégio Santa Doroteia

Formação complementar

2018 - 2018

Hands-on Deep Learning. (Carga horária: 24h). , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Alemão

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Análise de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Regressão e Correlação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Inferência em Processos Estocásticos.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica.

Projetos de pesquisa

2016 - 2017

Análise de dados para o projeto CogNet, Descrição: Participou de um projeto de iniciação científica no Laboratório de Inteligência Computacional (LITC) da Escola de Engenharia da UFMG em parceria com o Instituto Real de Tecnologia da Suécia (KTH), sob orientação do professor Antônio de Pádua Braga. Sua participação no projeto durou de 08 de Setembro de 2016 a 8 de Setembro de 2017. Durante o projeto foram aprimorados conhecimentos sobre ensemble clustering, aprendizado semi-supervisionado e detecção de faltas e na área de telecomunicações. Foi submetido um artigo com os resultados para o CBIC/2017.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Víctor de Souza Caetano - Integrante / Antônio de Pádua Braga - Coordenador / Frederico Gualberto Ferreira Coelho - Integrante / Murilo Vale Ferreira Menezes - Integrante / Marcelo de Oliveira Queiroz - Integrante / André Sales Barbosa - Integrante.
2015 - 2016

Detecção de faltas usando Multiple Instance Learning, Descrição: Participou de um projeto voluntário de iniciação científica no Laboratório de Inteligência Computacional (LITC) da Escola de Engenharia da UFMG, sob orientação do professor Antônio de Pádua Braga. O projeto tratou sobre a aplicação de Multiple Instance Learning para problemas de detecção de faltas. Atuou no projeto de 26 de Agosto de 2015 a 7 de Setembro de 2016. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Víctor de Souza Caetano - Integrante / Antônio de Pádua Braga - Coordenador.

Histórico profissional

Experiência profissional

2018 - Atual

Viridis Soluções em Energia S.A.

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de Dados, Carga horária: 40

Outras informações:
Trabalha atualmente na Virids Soluções em Energia S.A. como analista de dados. É responsável pela pesquisa e o desenvolvimento de novas aplicações que envolvem aprendizado de máquina e outras formas de modelagem.

2017 - 2018

Viridis Soluções em Energia S.A.

Vínculo: Estágio, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20

Outras informações:
Fez estágio na empresa Virids Soluções em Energia SA, na área de Machine Learning aplicado ao gerenciamento de energia e utilidades para grandes consumidores. Foi estagiário de 18 de Setembro de 2017 a 17 de Janeiro de 2018.