André Luiz Farias Novaes

Doutorando em Informática (DI/PUC-Rio, em curso), mestre em Sistemas de Apoio à Decisão (DEE/PUC-Rio, 2015), engenheiro de produção (DEI/PUC-Rio, 2010), especialista em finanças (COPPEAD/UFRJ, 2008). Data Scientist com sólida experiência em soluções para treinamento supervisionado.

Informações coletadas do Lattes em 04/05/2022

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Informática

2021 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Orientador: Hélio Côrtes Vieira Lopes

Mestrado em Engenharia Elétrica

2012 - 2015

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Programação Genética Econométrica: Uma Nova Abordagem para Problemas de Regressão e Classificação em Conjuntos de Dados Seccionais,Ano de Obtenção: 2015
Ricardo Tanscheit.Coorientador: Douglas Mota Dias. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Econometria em dados seccionais; Programação genética; Regressão e classificação.

Especialização em Curso de Formação em Finanças (Jovem Profissional)

2008 - 2008

Instituto Coppead de Administração
Título: ...
Orientador: ...

Graduação em Engenharia de Produção

2004 - 2010

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Avaliação de empresa listada na Bovespa via Análises Fundamentalista e Técnica
Orientador: Renato Viveiros de Lima

Formação complementar

2008 - 2008

Curso de Formação em Finanças (Jovem Profissional). (Carga horária: 160h). , Instituto COPPEAD de Administração, COPPEAD, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Métodos de Apoio à Decisão.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.

Participação em eventos

8th NEASF Meeting,... 2019. (Seminário).

6th IMA Conference on Numerical Linear Algebra and Optimization. 2018. (Congresso).

COST Action CA15140: ImAppNIO. 2017. (Seminário).

LxMLS 2017, The 7th Lisbon Machine Learning School. 2017. (Seminário).

MTM 2017, The XII Machine Translation Marathon. 2017. (Seminário).

Participação em bancas

Aluno: Guilherme Amorim Tolstoy de Simone

ALBERNAZ, M. A. F.;NOVAES, A. L. F.. Projeção de Tabela de Fretes Para Transporte Combustível. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Felipe de Azevedo Lage Ferreira / Meton Machado Soares

NOGUEIRA, R. P.;NOVAES, A. L. F.. O Estudo do Transporte Marítimo e a sua Importância no Cenário Brasileiro. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Produções bibliográficas

NOVAES, ANDRÉ LUIZ FARIAS ; TANSCHEIT, RICARDO ; DIAS, DOUGLAS MOTA . Econometric Genetic Programming in Binary Classification: Evolving Logistic Regressions Through Genetic Programming. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2017, v. , p. 382-394.
NOVAES, ANDRÉ LUIZ FARIAS ; TANSCHEIT, RICARDO ; DIAS, DOUGLAS MOTA . Econometric genetic programming outperforms traditional econometric algorithms for regression tasks. In: the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2017, Berlin. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion on - GECCO '17, 2017. p. 1427.
NOVAES, A. ; DIAS, D. M. ; TANSCHEIT, R. . Programação Genética Econométrica Aplicada a Problemas de Regressão em Conjuntos de Dados Seccionais. In: XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016, Recife. XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016.
KOSHIYAMA, A. S. ; AMARAL, B. M. ; NOVAES, A. ; DIAS, D. M. ; PACHECO, M. A. C. . Combinação de Previsores por Programação Genética. In: IX Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2012, Curitiba. IX Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2012.
NOVAES, A. ; DIAS, DOUGLAS MOTA ; TANSCHEIT, RICARDO . Econometric Genetic Programming in Binary Classification: Evolving Logistic Regressions Through Genetic Programming. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
NOVAES, A. L. F. ; TANSCHEIT, R. ; DIAS, D. M. . Programação Genética Econométrica Aplicada a Problemas de Regressão em Conjuntos de Dados Seccionais. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Histórico profissional

Endereço profissional

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. , Rua Marquês São Vicente, 225, Gávea, 22451041 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil, Telefone: (21) 35271001, URL da Homepage:

Experiência profissional

2014 - 2018

CORECON (RJ) - Conselho Regional de Economia

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor

Outras informações:
Professor admitido para cursos com duração de até 45 horas-aula, pelo Processo Seletivo Simplificado No 01/2014. Cursos propostos: "Matemática Financeira, Análise de Investimentos e Valuation para Concursos", "Estatística e Econometria para Concursos", "Fundamentos de Probabilidade e Inferência Estatística", "Classificação de Operações em Bolsa de Valores usando SVM", "Econometria em Dados Seccionais & Programação Genética", dentre outros.

2008 - 2011

Ace Capital Administração e Participações

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Gestor de Ativos / Analista de Investimentos, Carga horária: 40

Outras informações:
Tomada de decisão em alocação e construção de portfólios em mercados internacionais; Análise estatística descritiva para tomada de decisão; Pesquisa e análise de mercados globais; Atividades de suporte ao trading; Backtesting de estratégias.

2017 - 2018

Universidade de Lisboa

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Assistente, Carga horária: 40

Outras informações:
Otimização de código do GPLAB / MATLAB, gerando melhora em tempo médio de processamento em torno de 80%, quando comparado ao código anterior. Construção de algoritmos econométricos e de computação evolucionária aplicados a problemas de regressão e classificação em conjuntos de dados seccionais.

2018 - 2019

Kolabtree

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Consultor em Data Science e Pesquisa Científi

Outras informações:
Soluções, desenvolvimento de projetos, consultoria em Data Science; Orientação em Pesquisa Científica (revisão literária/bibliográfica, escrita, revisão estatística).

2019 - 2020

Fundação Getúlio Vargas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador

Outras informações:
Research and applications conducted in deep learning LSTM networks and its development in the context of digital payment systems, eCommerce and data science.