Bruno Lima Cardoso

Bacharel em Ciência da Computação (2011) buscando especializar-se em Engenharia de Software e modelagem Arquitetural para resolver problemas complexos com viés em acessibilidade. Enquanto cursava, trabalhou com Dr José Antônio Borges, desenvolvendo sistemas para gerar acessibilidade no CAED -Centro de Atendimento ao Estudante Deficiente - (ex: Motrix) e Drª Denise Xerez, treinando portadores de lesões severas a usar os sistemas desenvolvidos no Laboratório de Inclusão Digital do Hospital Universitário Clementino Fraga Filho. Para corroborar seu intuito original, sob orientação do Professor Doutor Gabriel P. Silva, desenvolveu como projeto de conclusão de curso um sistema capaz de controlar a televisão de uma casa utilizando somente a voz. Com o título de Web of Things: A Proof of Concept Applied on Accessibility, foi agraciado com o premio de Melhor Trabalho na XXXIV JICAC - UFRJ (2012). Em seguida, aplicou-se no Programa de Engenharia Elétrica - COPPE em busca do título de mestre na área de Signal Processing com ênfase em Speech Recognition. Sob orientação do Professor Doutor Fernando Gil, conquisto a titulação almejada com o trabalho entitulado Speech Recognition System Based on Pocketsphinx for Accessibility on Android (2015). Este tinha como objetivo avaliar os recursos disponíveis para o desenvolvimento de ferramentas de acessibilidade para celulares munidos com o sistema operacional Android e, para tanto, desenvolveu-se uma aplicação que permitia ao usuário interagir com dispositivo utilizando comandos de voz. No mesmo período, começou a trabalhar na empresa IBM como Especialista em Desenvolvimento Mobile (2014). Cargo que estendendo-se até a início de 2016 quando migrou para o grupo de pesquisa aplicada como Research Software Engineer no time Visual Analytics and Insights onde se encontra até o presente momento. Como integrante deste grupo, vem adquirindo um extenso conhecimento e experiência baseados em Metodologias Ágeis e Interface Homem-Computador suportados por Arquiteturas Reativas em Docker e Kubernetes. Como exemplo de conquista, em 2019, seu time conquistou o "Outstanding Technical Achievement Award - Gold Medal" agraciado por IBM CIO - Finance and Supply Chain Org. A solução otimiza o processo de cobrança do IBM Global Financing usando de Machine Learning. Para mais detalhes, em minha conta do Linkedin há uma publicação intitulada Optimize Cash Collection. Além disso, tem trabalhado com Sistemas Conversacionais com ênfase em Reconhecimento de Sons e Fala utilizando Deep Learning e serverless.