Atualmente, é Corporate Data Science Specialist / Machine Learning no Agibank. Também é coordenador do curso de Pós-graduação em Data Science na Uniritter (Laureate International Universities).
É Doutor em Ciência da Computação (2019) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS.
Foi professor substituto na Universidade Federal de Santa Maria - UFSM de Março de 2014 até Agosto de 2015.
É Mestre em Ciência da Computação (2015) pela Universidade Federal de Santa Maria - UFSM.
Em 2012 ajudou a criar o Gruboo, um sistema de delivery online de comida, o qual servia como intermediador entre consumidores e estabelecimentos de alimentação. Em 2016 o Gruboo foi vendido ao Delivery Much.
Atualmente trabalha no desenvolvimento de pipelines para modelos, explorando ferramentas como MlFlow, MetaFlow, AirFlow, Docker, Kubernetes e SageMaker. Colabora estreitamente com os parceiros e outros cientistas, analistas de dados e engenheiros de dados. Desenvolve, ensina e promove oficinas, treinamento e palestras para incentivar a cultura orientada a dados que aborda tecnologias como Spark, Scala, Python e R na arquitetura da AWS.
Possui experiência em Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina e Engenharia de Software, atuando principalmente com Big data, Fluxo Contínuo de Dados, Aprendizado supervisionado e não-supervisionado e Raciocínio Baseado em Casos.
Programo em Python, Spark, R, Scala e Ruby on Rails.
Formação
Experiência
Currículo Completo
Pesquisa
Os principais interesses de pesquisa são em Aprendizado de Máquina, Fluxo Contínuo de Dados e Big Data. Em particular, está interessado em Orientação a Dados, Detecção de Novidades, Mudança de Conceitos, Series Temporais, Agrupamento de Dados, Rastreamento de Objetos e Redução de Dimensionalidade.
As publicações estão no Google Scholar.