Gustavo Pinto Torquette

Possui mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Paulo (2023), MBA em gerenciamento de projetos pela Fundação Getulio Vargas e graduação em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Itajubá (2016). Foi bolsista CNPq, participando do programa Ciência sem Fronteiras na modalidade Graduação Sanduíche no Exterior, no período JUL/2014 - JUL/2015, estudando na ÉCOLE NATIONALE SUPÉRIEURE DE TECHNIQUES AVANCÉES BRETAGNE, França. Atualmente é Gerente de Produtos de Dados na Eve Air Mobility.

Informações coletadas do Lattes em 12/02/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Ciência da Computação

2021 - 2023

Universidade Federal de São Paulo
Título: Measuring Instance Hardness for Classification in Machine Learning, Ano de Obtenção: 2023
Ana Carolina Lorena.Palavras-chave: Instance Hardness Measures; Machine Learning; Artificial Intelligence; Data Science.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Artificial Intelligence. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Data Science.

Graduação em Engenharia de Controle e Automação

2011 - 2016

Universidade Federal de Itajubá
Título: Vespa Velutina Nigrithorax Detector
Orientador: Hélène Thomas

Graduação em Systèmes, Perception, Information, Décision

2014 - 2015

École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne
Título: Vespa Velutina Nigrithorax Detector
Orientador: Hélène Thomas
com Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Formação complementar

2019 - 2021

MBA em Gerenciamento de Projetos. (Carga Horária: 432h). , Fundação Getúlio Vargas, FGV, Brasil. , Título: Green Clean. , Orientador: José Angelo Santos do Valle.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Francês

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

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Aeroespacial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Engenharia de Software.

Grande área: Outros / Área: Robótica, Mecatrônica e Automação.

Participação em eventos

XVIII Simpósio de Transporte Aéreo (SITRAER).Learning Airline Route Constraints from Flight Trajectory Data for Aircraft Design Applications. 2019. (Simpósio).

Produções bibliográficas

TORQUETTE, G. P. ; NUNES, V. S. ; PAIVA, P. Y. A. ; LORENA, A. C. . Instance hardness measures for classification and regression problems. https://dx.doi.org/10.5753/jidm.2024.3463 , v. 15, p. 1-23, 2023.
TORQUETTE, G. P. ; NUNES, V. S. ; PAIVA, P. Y. A. ; CUNHA NETO, L. B. ; LORENA, A. C. . Characterizing instance hardness in classification and regression problems. In: Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2022, Campinas. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe) 2022, 2022. v. 1. p. 1-8.
CRUZ, A. A. R. ; MURCA, M. C. R. ; FREGNANI, J. A. T. ; TORQUETTE, G. ; MATTOS, B. S. . Learning airline route constraints from flight trajectory data for aircraft design application.. In: XVIII Simpósio de Transporte Aéreo (SITRAER), 2019, Brasília. XVIII Simpósio de Transporte Aéreo (SITRAER). Brasília, 2019.

Prêmios

2022

Melhor artigo do KDMile 2022 (Characterizing instance hardness in classification and regression problems), Sociedade Brasileira de Computação., KDMile.

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - Atual

Eve Air Mobility

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Gerente de Produto de Dados, Carga horária: 44

2019 - 2022

Airbus

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador Especialista de ciência de dados, Carga horária: 44

2016 - 2019

Helicopteros do Brasil S/A

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Projetos Trainee, Carga horária: 44