Jeronymo Marcondes Pinto
Auditor Fiscal do Trabalho. Mestre e Doutor em Economia Aplicada pela Universidade de São Paulo (USP). Realizou pesquisa pós doutoral na Fundação Getúlio Vargas (EESP-SP) e na Universidade de Oxford (University of Oxford). Atuou no Grupo de Estudos Estatísticos da Secretaria de Inspeção do Trabalho - SIT\MTE-sede. Foi chefe do Setor de Controle, Planejamento e Avaliação da Superintendência Regional do Trabalho e Emprego em São Paulo. Atualmente trabalha no desenvolvimento de instrumentos estatísticos e de soluções de tecnologia da informação para a Secretaria de Inspeção do Trabalho - SIT\MTE sede, com foco em engenharia de dados (bancos relacionais, NO SQL, Big Data, Haddop) e em ciência de dados (métodos preditivos, processamento de linguagem natural e deep learning). Atuou como pesquisador associado do centro de macroeconomia aplicada (EESP - FGV) e é professor do MBA em Data Science e Analytics da USP nas áreas de Engenharia de Dados, Processamento de Linguagem Natural e Deep Learning.
Informações coletadas do Lattes em 11/02/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Economia Aplicada
2008 - 2011
Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
Título: Benefícios do governo federal: uma análise com base na teoria dos ciclos eleitorais
, Ano de obtenção: 2011. Rodolfo Hoffmann. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: economia.Grande área: Ciências Sociais AplicadasGrande Área: Ciências Sociais Aplicadas / Área: Economia / Subárea: Crescimento, Flutuações e Planejamento Econômico / Especialidade: Flutuações Cíclicas e Projeções Econômicas. Grande Área: Ciências Sociais Aplicadas / Área: Economia / Subárea: Métodos Quantitativos em Economia / Especialidade: Estatística Sócio-Econômica. Setores de atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.
Mestrado em Economia Aplicada
2006 - 2007
Universidade de São Paulo - FEARP
Título: Desigualdade de Renda no Estado de São Paulo: uma análise das disparidades municipais., Ano de Obtenção: 2007
Eliezer Martins Diniz.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Graduação em Ciências Econômicas
2002 - 2005
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Ciclos Goodwinianos: uma análise com crescimento endógeno da população
Orientador: Jaylson Jair da Silveira
Pós-doutorado
2023
Pós-Doutorado. , University of Illinois at Urbana-Champaign, UIUC, Estados Unidos.
2019 - 2020
Pós-Doutorado. , University of Oxford, OX, Inglaterra. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Sociais Aplicadas / Área: Economia / Subárea: Forecasting.
2016 - 2017
Pós-Doutorado. , Fundação Getúlio Vargas, EESP - SP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Forecasting.
Formação complementar
2004 -
Extensão universitária em Qualificacao em administracão e informática. (Carga horária: 112h). , Bit Company, BIT COMPANY, Brasil.
2019 - 2019
Labour Market Statistics and Analysis Academy. (Carga horária: 112h). , International Labour Organization, ILO, Suiça.
2016 - 2016
Extensão universitária em Programação com a linguagem Java. (Carga horária: 30h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2015 - 2015
Extensão universitária em Programando em R: do casual ao avançado. (Carga horária: 24h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2005 - 2005
Extensão universitária em Análise Financeira. , Centro das Indústrias do Estado de São Paulo, CIESP, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Machine Learninig.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Forecasting.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Deep Learning.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Big Data.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia de Dados.
Participação em eventos
Forum Cooperação América Latina.Radar SIT - Informações estatisticas da inspeção do trabalho. 2018. (Oficina).
3ª Virada Inclusiva.Inclusão da Pessoa com Deficiência no Mercado de Trabalho. 2012. (Outra).
Curso de Formação Política.Desenvolvimento Econômico Local e Planejamento Estratégico Municipal. 2012. (Outra).
Participação em bancas
PINTO, J. M.. Inspeção do Trabalho e Prevenção de Acidentes no Município de São Paulo: O Caso da Construção Civil. 2014. Dissertação (Mestrado em Trabalho, Saúde e Ambiente) - Fundação Jorge Duprat Figueiredo de Segurança e Medicina do Trabalho.
PINTO, J. M.. Impacto da Inspeção Trabalhista no Setor Mineral: O Caso do Quadrilátero Ferrífero. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Trabalho, Saúde e Ambiente) - Fundação Jorge Duprat Figueiredo de Segurança e Medicina do Trabalho.
Produções bibliográficas
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Pinto, Jeronymo Marcondes ; Marçal, Emerson Fernandes . An artificial intelligence approach to forecasting when there are structural breaks: a reinforcement learning-based framework for fast switching. Empirical Economics , v. 1, p. 1-31, 2023.
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Pinto, Jeronymo Marcondes ; CASTLE, JENNIFER L. . Machine Learning Dynamic Switching Approach to Forecasting in the Presence of Structural Breaks. Journal of Business Cycle Research , v. 1, p. 1, 2022.
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MARCONDES PINTO, JERONYMO ; Marçal, Emerson Fernandes . Industrial Output Growth Forecast: A Machine Learning Approach Based on Cross-Validation. Applied Economics Quarterly , v. 67, p. 337-351, 2021.
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PINTO, J. M. . Tendência na incidência de acidentes e doenças de trabalho no Brasil: aplicação do filtro Hodrick-Prescott. Revista Brasileira de Saúde Ocupacional , v. 42, p. 1, 2017.
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PINTO, J. M. ; GREER, V. R. A. ; LOBO, V. G. . Operadores do Comércio: um estudo da aplicação de modelos univariados à previsão de admissões.. Revista UNIABEU , v. 9, p. 72, 2016.
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PINTO, J. M. . Auditoria Fiscal do Trabalho e fiscalização do FGTS: uma comparação de métodos de previsão para a arrecadação. Revista ADM.MADE , v. 20, p. 1, 2016.
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Pinto, Jeronymo Marcondes ; Marçal, Emerson Fernandes . Inflation Rate Forecasting: Extreme Learning Machine as a Model Combination Method. Contributions to Statistics. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. , p. 365-385.
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PINTO, J. M. . Economia do Trabalho. In: Henrique Correia. (Org.). Revisaço - AFT - Auditor Fiscal do Trabalho. 3ed.Salvador: Editora Juspodium, 2015, v. , p. 531-558.
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PINTO, J. M. . Economia do Trabalho. Revisaço - Auditor Fiscal do Trabalho. 2ªed.: , 2014, v. , p. 513-.
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PINTO, J. M. ; MARCAL, E. F. . Extreme Learning Machine. In: International conference on Time Series and Forecasting, 2019. International conference on Time Series and Forecasting: PROCEEDINGS OF ABSTRACTS.
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PINTO, J. M. ; MARCAL, E. F. . Cross-validation based forecasting method: a machine learning approach. In: International Symposium on Forecasting, 2018, BOULDER. International Symposium on Forecasting, 2018.
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GREER, V. R. A. ; LOBO, V. G. ; PINTO, J. M. ; MURUSSI, E. ; ALBUQUERQUE, A. V. S. M. . Fluxos Migratórios Recentes no Mercado de Trabalho Brasileiro. In: XIV Encontro Nacional da ABET ? 2015, 2015, Campinas. Dinâmicas internacionais, crises e experiências do trabalho, 2015.
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MARCONDES PINTO, JERONYMO . Big Data, AI e Machine Learning. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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MARCONDES PINTO, JERONYMO . Desenvolvimento de uma cultura Data Driven no serviço público: tendências e desafios. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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Pinto, Jeronymo Marcondes . Brazilian Labour Inspection Technologies. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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Pinto, Jeronymo Marcondes . Brazilian Labour Inspection Data Process. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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PINTO, J. M. . Estudos Estatísticos Aplicados à Inspeção do Trabalho. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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PINTO, J. M. . Ciclos goodwinianos: uma análise com crescimento endógeno da população. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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PINTO, J. M. . Ciclos goodwinianos: uma análise com crescimento endógeno da população. 2005. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
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Pinto, Jeronymo Marcondes ; CASTLE, J. L. . A Machine Learning Dynamic Switching Approach to Forecasting when there are Structural Breaks. Oxford: University of Oxford, 2021 (Department of Economics Discussion Paper Series).
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PINTO, J. M. ; MARCAL, E. F. . Cross-validation based forecasting method: a machine learning approach 2019 (FGV WORKING PAPER).
Outras produções
BIGNAMI, R. ; Pinto, Jeronymo Marcondes ; SILVA JUNIOR, J. S. . Respuestas nacionales en materia de seguridad y salud en el trabajo frente a la COVID-19: impactos, lecciones aprendidas y oportunidades para el futuro. 2021.
PINTO, J. M. . Metodologia de Previsão de Admissões e Decomposição da Série Temporal. 2015.
Projetos de pesquisa
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2023 - Atual
Reinforcement Learning applied to Forecasting, Descrição: Pesquisa que visa averiguar com o framework de RL pode melhorar a eficácia preditiva de algoritmos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jeronymo Marcondes Pinto - Integrante / Marcelo Medeiros - Coordenador.
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2023 - Atual
COVID impacts in the Labour Market around the world - ILO, Descrição: É um projeto da Organização Internacional do Trabalho (ILO-ONU) para desenvolver uma pesquisa dos impactos do COVID no mercado de trabalho.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jeronymo Marcondes Pinto - Coordenador / Nafradi Balint - Integrante.
Prêmios
2024
Prêmio de Excelência Acadêmica, PECEGE - USP/ESALQ.
Histórico profissional
Endereço profissional
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Ministério do Trabalho e Emprego, Superintendência Regional do Trabalho e Emprego - SP. , Rua Martins Fontes, Centro, 01050000 - São Paulo, SP - Brasil, Telefone: (11) 31508056, URL da Homepage:
Experiência profissional
2010 - Atual
MINISTÉRIO DO TRABALHO E EMPREGOVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Ativo Permanente, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
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12/2016
Direção e administração, Secretaria de Inspeção do Trabalho.Cargo ou função, Coordenação da Equipe e Dados da Coordenação Geral de Integração Fiscal.
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12/2016
Pesquisa e desenvolvimento, Secretaria de Inspeção do Trabalho.Linhas de pesquisa
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03/2014 - 12/2018
Direção e administração, Superintendência Regional do Trabalho e Emprego - SP.Cargo ou função, Chefe do Setor de Planejamento, Controle e Avaliação.
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06/2013 - 05/2014
Pesquisa e desenvolvimento, Secretaria de Inspeção do Trabalho.Linhas de pesquisa
2018 - 2021
Fundação Getúlio VargasVínculo: Pesquisador Associado, Enquadramento Funcional: Pesquisador Associado
Outras informações:
Pesquisa nas áreas de Machine Learning e Economic Forecasting.
Atividades
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09/2017
Pesquisa e desenvolvimento, Escola de Economia de São Paulo.Linhas de pesquisa
2019 - 2021
University of OxfordVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante
Outras informações:
Pesquisa nas áreas de Machine Learning e Forecasting.
Atividades
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01/2019 - 09/2020
Pesquisa e desenvolvimento, Nuffield College.Linhas de pesquisa
2010 - 2010
Universidade de São PauloVínculo: Professor Assistente, Enquadramento Funcional: Professor Assistente, Regime: Dedicação exclusiva.
2019 - 2019
CNEC UberabaVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: DOCENTE
Outras informações:
Professor na disciplina de "Desenvolvimento para Servidor WEB".
2020 - Atual
Escola Superior de Agricultura Luiz de QueirozVínculo: Professor Contratado - PECEGE, Enquadramento Funcional: Professor do MBA em Data Science e Analytics
Outras informações:
Professor nas disciplinas de Deep Learning, Engenharia de Dados e Processamento de , Web Scraping e Linguagem Natural.
Atividades
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03/2021
Ensino, Processamento de Linguagem Natural, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Processamento de Linguagem Natural
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02/2021
Ensino, Deep Learning, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Deep Learning
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04/2021 - 06/2021
Ensino, Engenharia de Dados, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Engenharia de Dados
2021 - Atual
United Nations UniversityVínculo: Senior Fellow, Enquadramento Funcional: Consultant
Outras informações:
? Provide feedback on the detailed methodology;
? Conduct a quantitative analysis on prevalence, focusing on descriptive statistics over the data gathered by Delta 8.7;
? Produce data visualizations to include in the final report;
? Where possible develop a deeper analysis over some of the desired topics, such as detecting the most vulnerable profiles of workers and measuring possible COVID effects.
2023 - Atual
University Of Illinois At Urbana-ChampaignVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Teaching Assistant, Carga horária: 40
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