Daniel Rodrigues Loureiro

Outras informações:
- Como cientista de dados, minhas principais funções eram a coleta e pré-processamento de dados, construção de modelos estatísticos, construção de modelos Machine Learning, construção e automação de pipelines de dados e APIs, arquitetura e persistência de dados. - Tecnologias utilizadas: Python, R, Machine Learning, Algoritmos, Estatística, Bancos de Dados e Spark.

Outras informações:
Como cientista de aprendizado de máquina, eu contribuo como pesquisador e desenvolvedor para o departamento de inovações tecnológicas em projetos envolvendo inteligência artificial e ciência de dados.

Outras informações:
- Desenvolvedor e pesquisador do Departamento de Pesquisa e Desenvolvimento da TV Globo. - Contribuir como pesquisador e desenvolvedor para a divisão de inovações tecnológicas em projetos envolvendo inteligência artificial, IoT e transmissão de mídia. - Desenvolvi o aplicativo Video on Demand Globo Play para Android. - Melhorando e desenvolvendo recursos para a versão iOS do Globo Play. Tecnologias utilizadas: Android Framework, Java, Swift, Machine Learning e Media Transmission

Outras informações:
Como um mentor de sala de aula da Udacity, ajudo os alunos da Nanodegree de Inteligência Artificial a aproveitar melhor o conteúdo dos cursos e a fornecer feedback útil e pessoal, interagindo de um para um pelo bate-papo para ver como eles estão progredindo. As áreas nas quais eu forneço orientação incluem pesquisa, otimização; lógica, raciocínio e planejamento, modelos probabilísticos; HMM e reconhecimento de padrões

Outras informações:
Como Revisor do Projeto Udacity, eu analiso as submissões de projetos de estudantes, dar feedback acionável e útil ao Nanodegree Engineer Learning Engineer e aos alunos do Self Driving Car Nanodegree. As áreas em que forneço revisões de projetos incluem complexidade de modelo, ajuste de modelo, aprendizado supervisionado e desempenho de métricas.

Outras informações:
- Recursos aprimorados e desenvolvidos para aplicativos do ResolveAí (Android e iOS). - Implementei formas de pagamento para o aplicativo ResolveAi Taxi (Android e iOS). - Desenvolvido app Taxista da ResolveAi (Android). Um aplicativo móvel para motoristas de táxi para gerenciar ofertas de passageiros em áreas específicas da cidade (aeroportos, shoppings, etc.) usando a tecnologia GeoFencing. - Migrei a arquitetura de back-end e os serviços da Web do ResolveAí do PHP para o Node.js e JavaScript. Tecnologias utilizadas: Android Framework, Java, Objective-C, Node.js, JavaScript, GeoLocation e GeoFencing

Outras informações:
- Lead Developer para aplicações móveis (Android e iOS). - Desenvolvi o aplicativo de ensino à distância aberto MyClass, que atualmente possui parcerias com seis instituições de ensino no Brasil. - Desenvolvi a API JavaScript responsável por suportar objetos de aprendizagem de formato web em dispositivos móveis para o projeto MyClass. - Atuou diretamente como consultor de tecnologia móvel para a implantação de dispositivos móveis para educação no projeto MyClass - UFMA (parceria entre Tecnologias do IVA e Universidade Federal do Maranhão) - Desenvolvi o aplicativo móvel MyLive Com que permite a transmissão de conteúdos educativos ao vivo e interativos. - Desenvolvi a integração de codecs de vídeo e som, disponível apenas em C e C ++, para o aplicativo MyLive Com Android usando o Native Development Kit (NDK). Tecnologias utilizadas: Android Framework, Java, Android NDK, C, C ++, Objetivo-C, JavaScript, Multicast, protocolo SIP e transmissão de mídia

Outras informações:
- Migrei o banco de dados ProtozoaDB System, anteriormente no MySQL, para um esquema genérico de banco de dados (GUS PostGres). - Melhoria do sistema STINGRAY (Sistema de Recursos Genômicos Integrados e Análise http://stingray.biowebdb.org/) funcionalidades do pipeline. - Migrou o banco de dados do sistema STINGRAY, anteriormente no MySQL, para um esquema de banco de dados genérico (GUS PostGres). - Migrei o backend do STINGRAY de Perl para Python. - Tecnologias utilizadas: Python, PERL, BioPERL, Java, MySQL e PostgreSQL.

Outras informações:
- Algoritmos implementados que suportam os recursos iniciais do pipeline STINGRAY System, que inclui a manipulação, preparação e endereçamento de seqüências genômicas. - Implementou uma interface amigável fornecendo algoritmos para realizar a edição, manipulação e armazenamento de seqüências genômicas e prepará-los para análises posteriores. - Tecnologias utilizadas: Python, PERL e MySQL.