F1RST Tecnologia

- Aprendizado de Máquina
- Elaboração de modelagem funcional de API's
- Desenvolvimento de API's REST
- Processamento de Linguagem Natural (PLN)
- Mineração de texto
- Deep Learning
- Análise de Sentimentos
- Desenvolvimento de bibliotecas escritas em Python
- Desenvolvimento de aplicações utilizando o framework de Machine Learning chamado Kedro
- Desenvolvimento de plataforma para Data Visualization
- Desenvolvimento de motores de ETL
- Desenvolvimento de microsserviços escritos em Python
- Gerenciamento do ciclo de vida de modelos de Aprendizado de Máquina
- Implantação de modelos de Aprendizado de Máquina
- Auxílio no processo de recrutamento de novos colaboradores 
- Participação em palestras de universidades situadas na cidade de São Carlos (ou seja, IFSP, ICMC-USP e UNICEP)

Reconhecimento:
- Membro da equipe vencedora do 1° Ideathon de Voice Analytics do Santander Brasil
- Flexlearning 2022: premiação concedida aos destaques de 2022
- Flexlearning 2023: premiação concedida aos destaques de 2023

Cientista de Dados Sênior

ITI UFSCar

Atuei como professor na disciplina de "Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning" da pós-graduação em Machine Learning in Production do ITI UFSCAR. 

Desse modo, durante a disciplina foram exploradas todas as fases inerentes a um projeto end to end de Machine Learning, como: Entendimento de Negócio, Captação de Dados, Feature Engineering, Modelagem, Deploy, Retreino e Monitoramento.

Sendo que, as principais tecnologias e técnicas utilizadas durante a disciplina foram: Python, Docker, Docker Compose, BeautifulSoup, Scikit-Learn, Pandas, Pydantic, Poetry, Pre-commit, Ruff, Makefiles, Bump2version, Pytest, Mlflow (Tracking e Model Registry), PostgreSQL, MinIO, MongoDB, Flask, Google Geocoding, Streamlit, Web Scrapping, Algoritmos de Clustering (Agglomerative Hierarchical Clustering e DBSCAN), Design Patterns (Singleton, Template e Factory), P.O.O., Testes Unitários, Github Actions entre outras.

Professor

Atuei como colaborador na disciplina de "Ciclo de Vida de Modelos de Machine Learning" da pós-graduação em Machine Learning in Production do ITI UFSCAR. 

Desse modo, durante a disciplina foram exploradas todas as fases inerentes a um projeto end to end de Machine Learning, como: Entendimento de Negócio, Captação de Dados, Feature Engineering, Modelagem, Deploy, Retreino e Monitoramento.

Sendo que, as principais tecnologias e técnicas utilizadas durante a disciplina foram: Python, Docker, Docker Compose, BeautifulSoup, Scikit-Learn, Pandas, Pytest, Mlflow (Tracking e Model Registry), PostgreSQL, MinIO, MongoDB, Flask, Google Geocoding, Streamlit, Web Scrapping, Algoritmos de Clustering (Agglomerative Hierarchical Clustering e DBSCAN), Design Patterns (Singleton, Template e Factory), P.O.O., Testes Unitários, entre outras.

Colaborador

Santander Tecnologia Brasil

- Web Scraping
- Aprendizado de Máquina
- Processamento de Imagem
- Deep Learning
- Elaboração de palestras internas para difusão de conhecimento técnico sobre Machine Learning

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Projeto: Explorando uma abordagem de Fusão Multimodal para auxílio à Gestão de Desastres: um estudo de caso com tweets e dados contextuais; Orientador: Jó Ueyama.

Bolsista de Mestrado

FAPESP

Projeto: Arquitetura de Apoio a Processos de Inovação Baseada em Estruturas Informacionais Semânticas; Orientador: Elvis Fusco.

Bolsista de Iniciação Científica

Santander Universidades - Brasil

Bolsista do Santander Universidades através do Programa de Bolsas Ibero-Americanas no período de 27/06/2017 até 11/07/2017. Sendo que, neste período participei de um evento na Universidade de Lisboa que me proporcionou uma experiência acadêmica e cultural fantástica, além de praticar o idioma Inglês. Desse modo, sou muito grato pela experiência acadêmica e cultural oferecida a minha pessoa pelo Santander através do programa Santander Universidades.

Bolsista do Santander Universidades através do Programa de Bolsas Ibero-Americanas

CNPq - MCT

(2016 - 2017) Projeto: Plataforma de Inteligência de Negócios Baseada em Estruturas Informacionais Semânticas: Modelo Computacional e Informacional de Apoio aos Ambientes de Inovação; Orientador: Elvis Fusco.

(2015 - 2016) Projeto: API DE CRIPTOGRAFIA LEVE PARA DISPOSITIVOS MÓVEIS (SMARTPHONES E TABLETS); Orientador: Fábio Dacêncio Pereira.

(2014 - 2015) Projeto: Integração do Simulation of Urban MObility a um Veículo Terrestre Autônomo de Pequeno Porte; Orientador: Fábio Dacêncio Pereira.

Bolsista de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (PIBITI)

Centro Universitário Eurípides de Marília

Estagiário do Núcleo de Educação à Distância (NEAD) do Centro Universitário Eurípedes de Marília (UNIVEM)

Durante o estágio trabalhei com:
- Instalação e administração do Moodle;
- Auxílio na organização de eventos científicos e empresários do UNIVEM;
- Desenvolvimento Web (HTML, CSS, JavaScript, PHP);
- Desenvolvimento Android (Java).

Estagiário do Núcleo de Educação à Distância (NEAD) do UNIVEM

Boa Vista SCPC

Ingressei no Centro Tecnológico da Boa Vista Serviços (BVTEC) devido ao resultado que obtive na Maratona de Programação para alunos do Ensino Médio oferecida pela UNIVEM no ano de 2013. Inclusive, nesse estágio atuei na área de desenvolvimento Web, logo, obtive conhecimentos básicos sobre PHP, HTML, CSS e Banco de Dados MySQL.

Estagiário de Desenvolvimento Web

Cientista de Dados

Pós-graduado em Machine Learning in Production pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)

Mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Programa de Pós-graduação do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP de São Carlos  (ICMC-USP)

Bacharel em Ciência da Computação pelo Centro Universitário Eurípedes de Marília (UNIVEM)

Lattes: http://lattes.cnpq.br/7784632546993887

E-mail: thiago.gcosta@alumni.usp.br

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