Rodrigo Marcel Araujo Oliveira

Doutorando em Engenharia Industrial na área de Pesquisa Operacional com ênfase em Aprendizado de Máquina pela Escola Politécnica da Universidade Federal da Bahia, Mestre em Engenharia Industrial pela Escola Politécnica da Universidade Federal da Bahia (2023), e Bacharel em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (2021). Atua nas áreas de Estatística e Pesquisa Operacional, principalmente nas seguintes subáreas: Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Mining, Séries Temporais, Detecção de Anomalias.

Informações coletadas do Lattes em 26/04/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Engenharia Industrial

2024 - Atual

Universidade Federal da Bahia
Título: Explainable reinforcement learning approach for anomaly detection
Ângelo Márcio Oliveira Sant'Anna. Coorientador: Paulo Henrique Ferreira da Silva. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Machine Learning; Reinforcement Learning; Anomaly Detection; Explainable Artificial Intelligence.Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Mestrado em Engenharia Industrial

2022 - 2023

Universidade Federal da Bahia
Título: Abordagens de aprendizado de máquina para reconhecimento de padrões em processos de manufatura, Ano de Obtenção: 2023
Ângelo Márcio Oliveira Sant'Anna.Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Classificação Multiclasse; Classificação Binária; Detecção de anomalias; Processos de Manufatura.Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Aprendizado Estatístico de Máquina. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Computacional.

Graduação em Bacharelado em Estatística

2016 - 2021

Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo

Graduação interrompida em 2016 em Licenciatura em Matemática

2015 - Atual

Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo
Ano de interrupção: 2016

Formação complementar

2022 - 2022

Extensão universitária em Métodos Estatísticos. (Carga horária: 60h). , Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil.

2022 - 2022

Aprendizado de Máquina. (Carga horária: 36h). , Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.

2021 - 2021

Extensão universitária em Introdução ao Cálculo de Probabilidades. (Carga horária: 60h). , Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, IME-USP, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Português

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Aprendizado de Máquina.

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

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Séries Temporais.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Pesquisa Operacional.

Organização de eventos

Fossaluza, V. ; Vianna, B. ; OLIVEIRA, R. M. A. ; HAMAGUCHI, L. ; Uhrigshardt, G. ; Farhat, M. ; BARATOJO, L. . 12° Semana da Estatística IME-USP. 2017. (Congresso).

Participação em eventos

I Workshop de Estatística e Ciência de Dados Aplicadas à Indústria (I WECDAI).Explainable machine learning models for defects detection in industrial processes. 2025. (Encontro).

2nd SaLLy Day.Graph neural network-based anomaly detection in financial transactions associated with money laundering. 2024. (Encontro).

2nd SaLLy Day,.Explainable artificial intelligence for defect detection in industrial manufacturing processes. 2024. (Encontro).

Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Universidade Federal da Bahia (UFBA). 2024. (Congresso).

Encontro Baiano de Estatística (EBEST).Análise estatística de redes complexas para detecção de anomalias em transações financeiras associadas à lavagem de dinheiro. 2024. (Encontro).

Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP). Modelos de aprendizado de máquina explicáveis para detecção de anomalias em poços de petróleo e gás. 2024. (Congresso).

SCAI-Petro 2024 & CTAI 20 Anos. 2024. (Seminário).

Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).Explainable unsupervised statistical learning for online anomaly detection in oil wells. 2024. (Simpósio).

Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC). Modelo híbrido de aprendizado de máquina para extração de características em imagens de radiografia de tórax.. 2023. (Congresso).

Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP). Modelos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias no processo de manufatura de pneus. 2023. (Congresso).

Semana da Estatística da UNICAMP (SEMEST).Levando a Ciência de Dados ao Mercado Financeiro e de Capitais. 2019. (Encontro).

Hackathon USP 2018.Sistema de recomendação para materiais de estudos. 2018. (Outra).

Hackathon USP 2017.Sistema de recomendação para eventos culturais. 2017. (Outra).

Semana USP de Ciência e Tecnologia.Estatística para todos. 2017. (Oficina).

Orientou

Thalita Souza de Jesus Sena

Detecção de padrões em transações financeiras para lavagem de dinheiro usando mineração de dados; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal da Bahia; Orientador: Rodrigo Marcel Araujo Oliveira;

Produções bibliográficas

OLIVEIRA, RODRIGO MARCEL ARAUJO ; SANT?ANNA, ÂNGELO MÁRCIO OLIVEIRA ; DA SILVA, PAULO HENRIQUE FERREIRA . Explainable machine learning models for defects detection in industrial processes. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING , v. 192, p. 110214, 2024.
ACOSTA, SIMONE MASSULIN ; OLIVEIRA, R. M. A. ; SANTANNA, ÂNGELO MÁRCIO OLIVEIRA . Machine learning algorithms applied to intelligent tyre manufacturing. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER INTEGRATED MANUFACTURING , v. 36, p. 1-11, 2023.
OLIVEIRA, RODRIGO MARCEL ARAUJO ; SANTANNA, ANGELO MARCIO OLIVEIRA ; SILVA, PAULO HENRIQUE FERREIRA DA . MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA EXPLICÁVEIS PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM POÇOS DE PETRÓLEO E GÁS. In: ENEGEP 2024 Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2024, PORTO ALEGRE/RS - BRASIL. São Paulo: ABEPRO, 2024. v. 1-14.
SENA, THALITA SOUZA DE JESUS ; OLIVEIRA, RODRIGO MARCEL ARAUJO ; SANT ANNA, ANGELO MARCIO OLIVEIRA ; NUNES, FABIO MANGUEIRA DA CRUZ . DETECÇÃO DE PADRÕES EM TRANSAÇÕES FINANCEIRAS PARA LAVAGEM DE DINHEIRO USANDO MINERAÇÃO DE DADOS. In: ENEGEP 2024 Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2024, PORTO ALEGRE/RS - BRASIL. São Paulo: ABEPRO, 2024. v. 1-14.
OLIVEIRA, RODRIGO M. A. ; SANTANNA, ÂNGELO M. O. . Modelos de aprendizado de máquina para detecção de anomalias no processo de manufatura de pneus. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2023, Fortaleza. ENEGEP. São Paulo: ABEPRO, 2023. v. 1-14.
OLIVEIRA, RODRIGO M. A. ; FIGUEREDO, CAROLINE. R. ; SILVA, LUCIANO A. ; FARIAS, PAULO C. M. A. ; SANTANNA, ÂNGELO M. O. . Modelo híbrido de aprendizado de máquina para extração de características em imagens de radiografia de tórax. In: XVI Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2023, Salvador. CBIC. São Paulo: SBIC, 2023. v. 1-8.
OLIVEIRA, RODRIGO M. A. ; SANTANNA, ÂNGELO M. O. ; FERREIRA, PAULO H. . Explainable unsupervised statistical learning for online anomaly detection in oil wells. In: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 2024, Fortaleza. SINAPE. São Paulo: ABE, 2024. v. 1-6.
OLIVEIRA, R. M. A. ; Leonardi, Florencia . Classificação de sinais de EEG com modelos de regressão funcional. In: 30° SIICUSP, 2022, São Paulo. Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP, 2022.
LUVIZUTTO, L. T. J. ; BARROSO, L. ; PEREIRA, L. A. A. ; ANDRE, P. A. ; ANDRE, C. D. S. ; SILVA, L. W. ; SILVA, C. C. ; OLIVIERI, R. F. ; OLIVEIRA, R. M. A. ; SALDIVA, P. H. N. ; BIERRENBACH, A. L. . Perfil de comorbidade informada por familiares de pessoas falecidas por morte natural. In: X Congresso Brasileiro de Epidemiologia, 2017, Florianópolis. X Congresso Brasileiro de Epidemiologia, 2017. v. 1.
OLIVEIRA, RODRIGO M. A. ; SANTANNA, ÂNGELO M. O. ; FERREIRA, PAULO H. . Explainable unsupervised machine learning and control charts for multivariate time series anomaly detection in oil wells. 2025. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
BARROSO, L. P. ; ANDRE, C. D. S. ; BIERRENBACH, A. L. ; ANDRE, P. A. ; PEREIRA, L. A. A. ; LUVIZUTTO, L. T. J. ; TANIGUCHI, M. ; MARTINEZ, C. ; CUNHA, C. ; MARINHO, F. ; FRANCA, E. ; SALDIVA, P. H. N. ; OLIVEIRA, R. M. . Atribuição automática de causa básica de morte com base em instrumento de autópsia verbal.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

Outras produções

OLIVEIRA, R. M. A. ; ANDRADE FILHO, R. S. ; MARINHO, C. B. ; SANTOS, G. V. ; BOTTER, D. A. ; SANDOVAL, M. C. . Influência dos Microclimas na Carbonatação de Materiais Cimentícios. 2021.

OLIVEIRA, R. M. A. ; KANNO, G. O. ; DECANINI, V. R. B. ; SOUZA, A. R. S. ; CHIANN, C. . Internacionalização da agricultura Brasileira e os efeitos nos preços, disponibilidade e consumo de alimentos no Brasil. 2021.

OLIVEIRA, R. M. A. ; KANNO, G. O. ; CAVALCANTE, J. P. S. ; GIAMPAOLI, V. . Perfusão cerebral em pacientes com doença falciforme avaliada através de ultrassonografia com contraste de microbolhas comparado com Ressonância Magnética Nuclear. 2021.

OLIVEIRA, RODRIGO M. A. . Parecer de revisão do artigo COST-D-24-00318 (Periódico: Computational Statistics ISSN 0943-4062). 2025.

OLIVEIRA, RODRIGO M. A. . Parecer de revisão do artigo COST-D-24-00211 (Periódico: Computational Statistics ISSN 0943-4062). 2024.

SANTIAGO, V. ; MATEO, K. ; OLIVEIRA, R. M. A. ; CORREA, L. ; GOMES, V. ; LUZ, Y. . Workshop de Análise de Dados usando Python. 2019. .

Prêmios

2024

Menção honrosa na categoria de dissertação na área de conhecimento em engenharias - Prêmio UFBA de Teses e Dissertações, Universidade Federal da Bahia.

2024

2° lugar na competição para melhor pôster no 2nd SaLLy Day,, SaLLy − Statistical Learning Laboratory.

Histórico profissional

Experiência profissional

2021 - 2021

Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Aluno de iniciação científica, Carga horária: 10

Outras informações:
Grupo de Pesquisa em Estatística Computacional e Aprendizagem (GPECA) https://www.ime.usp.br/~gpeca/index.php Título: Classificação de sinais de EEG com modelos de regressão funcional

2016 - 2018

Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Aluno de graduação, Carga horária: 10

Outras informações:
Estudo e aplicação do programa LimeSurvey (https://www.limesurvey.org/), que possibilitou a criação de questionários online para o projeto MODAU; Armazenamento dos dados; Análise descritiva dos resultados; Determinação das causas básicas pelo procedimento automático Tariff ; Investigação das causas indeterminadas atribuídas pelo aplicativo SmartVA; Análise da concordância entre os métodos de determinação da causa básica de morte.

2018 - 2019

Itau Unibanco

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio, Carga horária: 30

2022 - 2022

Boa Vista SCPC

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

2021 - 2022

Boa Vista SCPC

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