Beatriz Aruk da Silva

Beatriz Aruk da Silva é graduada em Engenharia Mecatrônica e Ciência e Tecnologia pela UFSC, com a teses em Testabilidade de Software e Análise Estatística de Manufatura Aditiva. Atualmente atua como Desenvolvedora de software embarcado, tentando como atividades desenvolvimento e testes de software e análise de produto. Durante a graduação participou do PET - Programa de Educação Tutorial e de iniciação científica, com o tema de Agendamento de Robôs Autônomos utilizando Métodos Heurísticos. Possui experiência em programação (Python, C, C++, SQL, Matlab, Java Script, CSS, HTML e PHP) e trabalhou desenvolvendo softwares para criação de banco de dados integrado a interface com usuário, análise estatísticas, métodos heurísticos e modelagem matemática.

Informações coletadas do Lattes em 27/03/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia Mecatrônica

2020 - 2022

Universidade Federal de Santa Catarina
Título: Critérios para geração de casos de teste baseados em modelos descritos em PcML
Orientador: Prof. Dr. Gian Ricardo Berkenbrock

Graduação em Bacharelado em Ciência e Tecnologia

2015 - 2019

Universidade Federal de Santa Catarina
Título: AVALIAÇÃO DE ERROS DIMENSIONAIS DE UMA PEÇA PADRÃO EM DIFERENTES MÁQUINAS GERADAS PELO PROCESSO DE MODELAGEM POR DEPOSIÇÃO FUNDIDA
Orientador: Carlos Maurício Sacchelli

Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Informática

2013 - 2015

SENAI - Departamento Regional de Santa Catarina

Formação complementar

2021 - 2021

Modelagem e Teste de Software Embarcado Automotivo. (Carga horária: 24h). , Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

2021 - 2021

Metodologias Ágeis. (Carga horária: 80h). , PARQUE CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO DE BIOCIÊNCIAS, BIOPARK, Brasil.

2021 - 2021

SCRUM. (Carga horária: 80h). , PARQUE CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO DE BIOCIÊNCIAS, BIOPARK, Brasil.

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.

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia Mecatrônica.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Software.

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: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística.

Comissão julgadora das bancas

Gian Ricardo Berkenbrock

BERKENBROCK, G. R.; GARCIA, T. R.; SANTOS, L. B. R.. Critérios para geração de casos de teste baseados em modelos descritos em PcML. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Santa Catarina.

SUELI FISCHER BECKERT

BECKERT, S. F.; PORATH, M. C.; SACCHELLI, C. M.. Avaliação de Erros Dimensionais de uma Peça Pedrão em Diferentes Máquinas gerada pelo Processo de Modelagem por Deposição Fundida. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências e Tecnologia) - Universidade Federal de Santa Catarina.

Foi orientado por

Gian Ricardo Berkenbrock

Critérios para geração de casos de teste baseados em modelos descritos em PcML; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Santa Catarina; Orientador: Gian Ricardo Berkenbrock;

Silvia Lopes de Sena Taglialenha

Algoritmo genético para agendamento de robôs móveis autônomos em ambientes de manufatura; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Transporte e Logística) - Universidade Federal de Santa Catarina; Orientador: Silvia Lopes de Sena Taglialenha;

Silvia Lopes de Sena Taglialenha

Scheduling: Modelagem matemática e otmização; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Transporte e Logística) - Universidade Federal de Santa Catarina, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Silvia Lopes de Sena Taglialenha;

Carlos Maurício Sacchelli

Avaliação de erros Dimensionais de uma Peça Padrão em Diferentes Máquinas Geradas pelo Processo de Modelagem por Deposição Fundida; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Interdisciplinar em Mobilidade) - Universidade Federal de Santa Catarina; Orientador: Carlos Maurício Sacchelli;

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - 2020

Universidade Federal de Santa Catarina

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: PET - Programa de Educação Tutorial, Carga horária: 40

Outras informações:
Durante o programa atou em diversas áreas e esteve a frente de vários projetos. Dentre eles, como intermédio entre PETs de diferentes universidades, na organização de palestrar e visitas técnicas, organizando questões financeiras e também ministrando cursos de programação em linguagem C, microcontrolador Arduino e Excel, sendo essas áreas que tive bastante contato e domínio durante a universidade.

2017 - 2018

Universidade Federal de Santa Catarina

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista CNPQ, Carga horária: 40

Outras informações:
A pesquisa apresenta um estudo inicial do desenvolvimento de um algoritmo genético, com a finalidade de obtenção de um primeiro cromossomo. O estudo de algoritmo genético tem o intuito de solucionar o problema de sequenciamento de tarefas e do agendamento de robôs móveis autônomos (autonomous mobile robot - AMR) responsáveis, dentro de uma fábrica, por alimentar diferentes tipos de peças em máquinas de uma linha de produção. Cada robô deve ser programado para que seu funcionamento não ultrapasse o limite de peças que o mesmo consegue carregar e para trabalhar dentro de janelas de tempo já estabelecidas de acordo com o funcionamento das máquinas. Para a solução do cromossomo inicial foi utilizado um algoritmo genético baseado em meta heurística. Neste modelo o primeiro cromossomo é criado aleatoriamente e posteriormente é alterado para respeitar as regras de carregamento de cada robô e da janela de tempo de cada máquina, sendo esses parâmetros já conhecidos.

2021 - 2021

PARQUE CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO DE BIOCIÊNCIAS

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Trainee de desenvolvimento de software, Carga horária: 44

Outras informações:
Atou na equipe de trainees na área de desenvolvimento de software. Durante o projeto foi aplicado a metodologia ágil SCRUM, seu papel dentro foi como desenvolvedora e SCRUM Master. Adquiriu conhecimentos de metodologias ágeis como SCRUM, Kanban e OKR, metologias clássicas de gestão e administração de projetos, além de conhecimentos de JavaScript.

2021 - Atual

Theta Power Systems

Vínculo: Acessoria, Enquadramento Funcional: Engenharia Mecatrônica, Carga horária: 40

Outras informações:
Atua no desenvolvimento de softwares embarcados para diferentes produtos. Primeiro foco é o desenvolvimento de solução de software, usando diferentes microcontroladores, para controle de motor e aplicação de funcionalidades específicas do sistema. Também trabalha na fase de teste do processo de desenvolvimento de software. Desenvolve e executa testes unitários e casos de testes para validar a funcionalidade e confiabilidade do software embarcado. No geral, a função abrange, desenvolvimento de software, programação de microcontroladores, desenvolvimento de testes e execução de testes.