Matheus Fernandes Moreno
Graduado em Engenharia Eletrônica e de Computação (2021, magna cum laude) pela Escola Politécnica da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atualmente trabalha na Globo como Engenheiro de Aprendizado de Máquina.
Informações coletadas do Lattes em 17/05/2023
Acadêmico
Formação acadêmica
Graduação em Engenharia Eletrônica e de Computação
2016 - 2021
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Análise Comparativa de Métodos de Identificação de Sistemas Não-Lineares Aplicados a Sinais de Áudio
Orientador: Luiz Wagner Pereira Biscainho
Formação complementar
2022 - 2022
Machine Learning Advanced Solutions Lab. (Carga horária: 120h). , Google Inc., Google, Estados Unidos.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Participação em eventos
MLOps World: Machine Learning in Production. Using Flyte to Develop an End-to-End Destination Similarity System. 2022. (Congresso).
Produções bibliográficas
-
MORENO, M. F. . A Princesa Que Salvou o Cavaleiro, e Outras Histórias. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
-
MORENO, M. F. . Coisas que Toda Criança Deve Saber. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
Prêmios
2014
Prêmio de Iniciação à Ciência "Roberto José Avila Cavalcanti Bezerra" (Menção Honrosa), 23ª Semana de Iniciação Científica da UERJ.
2013
Prêmio de Iniciação à Ciência "Maria Andréa Loyola" (2 Lugar), 22ª Semana de Iniciação Científica da UERJ.
Histórico profissional
Experiência profissional
2022 - Atual
Rede Globo - MatrizVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Machine Learning, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Engenheiro de aprendizagem de máquina na Globo. Ajuda na manutenção e desenvolvimento da plataforma de machine learning da empresa.
2020 - 2020
Rede Globo - MatrizVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário de Tecnologia, Carga horária: 30
Outras informações:
Estágio na Rede Globo, na área de Tecnologia de Projetos e Suporte Avançado nos Estúdios Globo. Atuou principalmente no monitoramento e manutenção das plataformas utilizadas, e atendimentos pontuais a funcionários.
2021 - 2022
HURBVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Machine Learning, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Engenheiro de aprendizado de máquina no Hurb. Contribuiu para o desenvolvimento e aprimoramento de práticas de MLOps na equipe de Data & Analytics. Das principais tecnologias usadas, destacam-se: Python, Docker, Kubernetes, MLflow, Flyte.
2020 - 2021
TWIST SystemsVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário de Ciência de Dados, Carga horária: 20
Outras informações:
Estágio na Twist Systems, com enfoque na área de ciência de dados e backend. Trabalhou principalmente com scripts em Python e Shell. Dentre as tecnologias e ferramentas utilizadas, destacam-se: Docker, Elasticsearch, Django, Celery, e serviços da AWS.
2019 - 2021
Universidade Federal do Rio de JaneiroVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 12
Outras informações:
Monitor da cadeira "Métodos Matemáticos em Engenharia Eletrônica", ofertada pelo Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola Politécnica. Também foi temporariamente monitor da disciplina "Modelos Probabilísticos".
2017 - 2018
Universidade Federal do Rio de JaneiroVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 12
Outras informações:
Iniciação científica em redes de computadores no Grupo de Teleinformática e Automação (GTA/UFRJ), com um projeto focado na área de redes orientadas a conteúdo; mais especificamente, desenvolvimento de pesquisa sobre a Named Data Networking (NDN) por meio de estudo e testes triviais.
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