Francisco Arpino Magioli
Bacharel em Ciência da Computação pelo CEFET/RJ com graduação sanduíche na University of Toronto. Atualmente atua como Data Engineer no Olist, com 5 anos de experiência tanto em ambientes on-premises como cloud.
Suas áreas de estudo são bancos de dados em grande escala, Hadoop, redução de dimensionalidade e conhecimentos afins de engenharia e ciência de dados.
Informações coletadas do Lattes em 05/08/2025
Acadêmico
Formação acadêmica
Graduação em Ciência da Computação
2012 - 2018
Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca
Título: Super-Resolução de Imagens por Meio de Redes Neurais Convolucionais
Orientador: Eduardo Bezerra da Silva
com Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Formação complementar
2012 - 2013
6.00x: Introduction to Computer Science and Progra. (Carga horária: 240h). , Massachusetts Institute of Technology, MIT, Estados Unidos.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Engenharia de Software.
Organização de eventos
MAGIOLI, F. A. . Olimpíada de Informática. 2014. .
MAGIOLI, F. A. . Olimpíada de Informática. 2014. .
Participação em eventos
SPOLM. 2019. (Simpósio).
Canadian University Software Engineering Conference. 2016. (Seminário).
13º Seminário de Iniciação Científica do CEFET/RJ.Redução de Dimensionalidade e Agrupamento para Detecção de Estrelas de um Aglomerado. 2013. (Seminário).
XLV SBPO - Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional.Redução de Dimensionalidade e Agrupamento para Detecção de Estrelas de um Aglomerado. 2013. (Simpósio).
Produções bibliográficas
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MAGIOLI, F. A. ; LIMA, L. S. ; SILVA, E. B. ; KRONE-MARTINS, A. . Redução de Dimensionalidade e Agrupamento para Detecção de Estrelas de um Aglomerado. In: XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013, Natal. XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013.
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MAGIOLI, F. A. ; LIMA, L. S. ; SILVA, E. B. . REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE E AGRUPAMENTO PARA DETECÇÃO DE ESTRELAS DE UM AGLOMERADO. In: Jornada Integrada de Pesquisa e Pós-Graduação 2013, 2013, Rio de Janeiro. Jornada Integrada de Pesquisa e Pós-Graduação, 2013.
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MAGIOLI, F. A. ; LIMA, L. S. ; SILVA, E. B. . REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE E AGRUPAMENTO PARA DETECÇÃO DE ESTRELAS DE UM AGLOMERADO. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
Projetos de pesquisa
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2013 - 2014
Métodos de Agrupamento para Detecção de Estrelas de um Aglomerado, Descrição: Projeto de iniciação científica Na análise de dados, é comum representar a coleção de objetos a ser processada como uma matriz, que apresenta os objetos da coleção como vetores no espaço n-dimensional, onde n é a quantidade de características selecionadas para representar computacionalmente os objetos dessa coleção. No caso particular em que objetos da coleção são estrelas, um problema encontrado por astrônomos é identificar as denominadas estrelas do aglomerado, i.e., em uma matriz de dados acerca de estrelas retirada de uma fotografia do céu, segregar as estrelas que pertencem a um aglomerado das estrelas que aparecem na fotografia tirada meramente por estarem à frente ou atrás daquelas do aglomerado. Nesse problema, características acerca do posicionamento da estrela na fotografia não são suficientes para determinar se ela pertence ou não ao aglomerado em estudo. Além desses, características fotométricas de cada estrela também são utilizadas para determinada o aglomerado. O objetivo desse projeto de iniciação científica é dar continuidade às pesquisas sobre propriedades dessas matrizes de dados que possam ser usadas para estender métodos de análise de agrupamentos conhecido como DBSCAN e técnicas de Distance Geometry de tal forma que se possa segregar estrelas de um aglomerado de forma efetiva. Ademais, esse projeto também integra as linhas de pesquisa dos professores Leonardo Lima e Eduardo Bezerra, do CEFET/RJ, e do astrônomo Alberto Krone Martins, da Universidade de Lisboa. Nessa nova fase, testes computacionais com dados artificias serão realizados, dado que uma primeira versão do algoritmo já está implementado e testes preliminares já foram realizados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Francisco Arpino Magioli - Integrante / Leonardo Silva de Lima - Coordenador.
Prêmios
2009
Medalha de Bronze na XII Olimpíada Brasileira de Astronomia e Astronáutica, Sociedade Astronômica Brasileira.
2009
Medalha de Bronze na Olimpíada Canguru sem Fronteiras, .
Histórico profissional
Experiência profissional
2013 - 2014
Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da FonsecaVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20
2016 - 2019
IBM BRASIL IND.MAQ. E SERVICOS LTDAVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Data Engineer, Carga horária: 44
Outras informações:
Criação de Datalake Hadoop de dados cadastrais e registros telefônicos Ingestão de dados de registros telefônicos utilizando Flume e Pig, criando databases Hive, HBase, Impala Desenvolvimento de uma apicação em C# para consumo e tratamento dos dados de bilhetadores eletrônicos Palestras ministradas: Introdução a Spark, Introdução a Big Data, Análise de Dados Exploratória com Python
2016 - 2018
Cognitive Class (IBM)Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Data Scientist, Carga horária: 40
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