João Manoel Herrera Pinheiro

Outras informações:
Estágio Supervisionado em Docência do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) nas disciplinas SEM0592 - Aprendizado de Máquinas e Aplicações (2025), oferecidas para graduação pelo Departamento de Engenharia Mecânica da EESC-USP.

Outras informações:
Pesquisador no projeto 'Desenvolvimento de Ferramentas Robóticas para Inspeção e Manutenção em Instalações Petrolíferas' da EESC-USP. Atuação como referência em visão computacional, inteligência artificial e computação em nuvem.

Outras informações:
Estágio Supervisionado em Docência do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE) nas disciplinas SEL0339/SEL5886 - Visão Computacional (2024), oferecidas para graduação e pós-graduação pelo Departamento de Engenharia Elétrica da EESC-USP. Auxiliei na reformulação da disciplina, introduzindo conteúdos sobre modelos clássicos de machine learning e redes neurais. Desenvolvi materiais didáticos, códigos em Python, ministrei aulas e realizei correções de provas e trabalhos.

Outras informações:
Pesquisador no projeto DTI financiado pela Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (EMBRAPII), em parceria com a EESC-USP e a Fundação de Apoio à Física e à Química. O projeto, intitulado 'Análise de Viabilidade para Automação em Procedimentos de Instrumentação Cirúrgica em Cirurgias Ortopédicas', envolveu o desenvolvimento de modelos robóticos e de visão computacional para o reconhecimento de instrumentos cirúrgicos.

Outras informações:
Uso do Colab/Python nas Aulas de Sistema de Controle: uma Altenativa em Tempos de Pandemia. Palavras-chave: Ensino; Python, Sistemas de Controle.O principal objetivo foi auxiliar o docente na elaboração de códigos em Python/Colab para aplicações na Teoria de Controle, com foco no ensino no curos de Engenharia Mecânica. Disciplina SEM0169 - Sistemas de Controle, fundamentos do controle automático, sistema de controle geral, características dos sistemas realimentados (tipos de controle), análise e projeto de sistemas de controle pelos métodos convencionais, dinâmica dos sistemas de controle, critério de estabilidade de Routh, análise de erro em regime estacionário, introdução à otimização de sistemas, análise pelo lugar em frequência, técnicas de projeto e compensação de sistemas de controle. Ministrada pela Profa.Dra. Maíra Martins da Silva do Departamento de Engenharia Mecânica.

Outras informações:
Utilização de Aprendizado de Máquina em um Simulador 3D na Nuvem.Palavras-chave: Aprendizado Profundo; Aprendizado por Reforço; Nuvem; AWS.Objetiva-se, com esse projeto de Iniciação Científica, o estudo e desenvolvimento de algoritmospara Aprendizado Por Reforço na nuvem para otimizar a performance de um veículo autônomo noambiente do simulador 3D fornecido pela AWS. Sobre orientação do Prof.Dr.Marcelo Becker do Departamento de Engenharia Mecânica.

Outras informações:
"Projeto e Implementação de controladores em um Twin Rotor"Palavras-chave: Movimentos acoplados, controle robusto, estabilidadeObjetiva-se, com esse projeto de Iniciação Científica, o desenvolvimento de estratégias de controle para a plataforma Twin Rotor MIMO System da Feedback Instruments para fins de pesquisa e discutir as soluções consideradas em termos de simplicidade e robustez de estabilidade. Com a implementação dos controladores utilizando o pacote de MATLAB incluso na plataforma da Feedback Instruments. Sobre orientação da Profa.Dra.Vilma Alves de Oliveira do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação.

Outras informações:
"Propriedades Dinâmicas de Estruturas Produzidas Por Manufatura Aditiva"Palavras-chave: Vibrações; Manufatura Aditiva; Análise Modal; Método dos Elementos FinitosObjetiva-se, com esse projeto de Iniciação Científica, o estudo do comportamento dinâmico de peças fabricadas por manufatura aditiva, afim de desenvolver técnicas de modelagem para sistemas funcionais fabricados a partir do processo de FDM.As principais etapas do estudo consistiram em desenvolver modelos de vigas e realizar a validação experimental. Avaliar comportamento dinâmico das estruturas quando obtidas por diferentes orientações de deposição. Atualizar as propriedades estruturais e verificar hipóteses dos modelos afim de determinar o melhor procedimento para modelagem de estruturas fabricadas por FDM. Sobre orientação do Prof.Dr.Leopoldo Pisanelli Rodrigues de Oliveira do Departamento de Engenharia Mecânica.

Outras informações:
Monitor da disciplina SMA0354-Cálculo II, Integral. Funções de várias variáveis. Limites. Derivadas parciais. Gradiente e derivada direcional. Máximos e mínimos para funções de várias variáveis. Multiplicadores de Lagrange.Responsável por: auxíliar na compreensão do conteúdo da disciplina, com aulas e reuniões (10 horas semanais), resoluções e explicações de exercícios e revisão de conteúdo abordado pelos docentes do Departamento de Matemática (SMA) do ICMC-USP.

Outras informações:
Mediador no processo de aprendizado, auxiliando os estudantes na aplicação prática dos conhecimentos adquiridos em sala de aula por meio da criação de um ambiente colaborativo e motivador, estimulando o desenvolvimento de habilidades essenciais, como trabalho em equipe, resolução de problemas e pensamento crítico.

Outras informações:
Liderando a modernização financeira do banco, substituindo sistemas legados por uma solução em cloud pública, aumentando a eficiência e escalabilidade, e democratizando mais de 57TB de dados financeiros usando as mais recentes ferramentas de Cloud Computing, como AWS, Glue, EMR, Athena, Spark, Iceberg, Lambda, EventBridge, CI/CD e GitHub Pipes. Desenhei e implementei soluções escaláveis para automatizar cargas manuais em tabelas financeiras, alcançando uma redução de 95 no tempo de carregamento das tabelas. Integrei diversos ambientes de dados na Cloud Pública utilizando rotinas em Linux e SQL, reduzindo o consumo de tabelas legadas em 93. Projetei e implementei soluções de qualidade de dados para tabelas, melhorando a integridade dos dados e aumentando o controle de qualidade em 375. Liderei a migração do ambiente legado, resultando em uma redução anual de custos de R$15,7M e uma diminuição de 65 no tempo de processamento. Desenvolvi e mantive pipelines de dados e ETL na AWS. Otimizei algoritmos em PySpark. Conduzi reuniões com equipes de negócios para coletar requisitos, desenvolver consultas e entregar soluções de dados adaptadas às demandas empresariais. Monitorei e otimizei métricas de desempenho e custo na Cloud Pública, garantindo a utilização eficiente dos recursos. Integração de Pipeline de Integração/Desenvolvimento Contínuo, pull requests, revisões de código.

Outras informações:
Criação de modelos de Machine Learning para a área de CRM, compreendendo o problema de negócios a ser resolvido e transformando-o em um problema de ML. Aumentei em 257 a conversão de produtos por meio de modelos preditivos, resultando em um aumento anual de R$50M. Desenvolvi modelos preditivos para ofertas de produtos e modelos de segmentação de clientes, melhorando em 340 os controles de entrada e saída para modelos preditivos e segmentações. Aumentei em 290 o desempenho dos controles de modelos preditivos utilizando métricas de classificação, como KS e Gini, compreendendo mais de 30 produtos bancários e suas variáveis-alvo, e respondendo às métricas durante o desenvolvimento dos modelos de machine learning. Aprimorei a maturidade da equipe aplicando documentação de dados, gerenciamento de metadados e compartilhamento de conhecimento. Desenvolvi e mantive pipelines de ETL utilizando Python, além de aplicar automação com Python, obtendo uma redução de 75 no tempo gasto. Conduzi reuniões com equipes de negócios para coletar requisitos e entregar soluções adaptadas às demandas empresariais.