Post-Doctorates

Beatriz Laiate

Beatriz Laiate

Bacharel em Matemática pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP), Mestre e Doutora em Matemática Aplicada pelo Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas (IMECC/Unicamp).  É professora colaboradora voluntária do Programa de Pós-graduação em Matemática Aplicada do IMECC/Unicamp Membro associada da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC) desde 2017.

Pablo Cesar Calcina Ccori

Pablo Cesar Calcina Ccori

Researcher in the area of ​​Computer Science with an emphasis on parallel and distributed programming, web technologies, dynamic programming languages, artificial intelligence with an emphasis on semantic representation of knowledge. Has experience in software development and systems architecture.

Areas of interest:

  • Internet of Things Smart Cities Artificial intelligence Data Science

Bruno Brandoli Machado

Bruno Brandoli Machado

I obtained my B.S. degree in Computer Engineering in 2007 from Dom Bosco Catholic University, my M.Sc. and Ph.D. in Computer Science from University of São Paulo, in 2010 and 2016, respectively.

Areas of interest: 

  • Modelos de Aprendizagem Profunda
  • Visão Computacional
  • Predição de Eventos
  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Event Forecasting

Oscar Alfredo Sierra Fonseca

Oscar Alfredo Sierra Fonseca

Graduated in Mathematics from Universidad Nacional de Colombia Bogotá D.C. (2013) , master in Mathematics from Universidade Federal do Rio de Janeiro (2016) and PhD in Mathematics at Universidade Federal do Rio de Janeiro(2021).

ÁREAS DE INTERESSE:

  • Teoria de controle e estabilização 
  • Controle Ótimo

Elias da Conceição Rodrigues

Elias da Conceição Rodrigues

Bacharel em Física pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2008) e Mestrado em Engenharia Civil pela COPPE-UFRJ (2011) com ênfase em Geofísica Computacional, onde trabalhou com Propagação de Ondas Sísmicas e Modelagem Computacional. Doutorado em Engenharia Mecânica na PUC-Rio (2018), na área de Reologia de Materiais Complexos e Mecânica dos Fluidos Não-Newtoninaos, sob orientação do Professor Paulo Roberto de Souza Mendes, trabalhando no desenvolvimento de modelos constitutivos tixotrópicos.

Philip Ovington

Philip Ovington

Interests: Graph representation learning, Link prediction, Biological networks (especially drug-drug interaction networks), Recommender systems, Reducing bias in parameter estimation, Contrastive learning, MCMC Sampling and machine learning application in biology and health.

Ana Luiza da Conceição Tenório

Ana Luiza da Conceição Tenório

He has a degree in Mathematics from the University of São Paulo (2016), a master's degree in Mathematics from the University of São Paulo (2019) and a PhD in Mathematics from the University of São Paulo (2023), with a sandwich period at Heinrich Heine University Düsseldorf. She is currently a substitute professor at the Federal University of Rio de Janeiro. He has experience in the area of ​​Mathematics, with an emphasis on Category Theory, working mainly on the following topics: beam cohomology, quantales, Grothendieck topos and elementary topos.

Marcus Gerardus Lavagnole Nascimento

Marcus Gerardus Lavagnole Nascimento

Holds a bachelor’s degree in Actuarial Science from the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), and a master's degree and a DSc in Statistics from the same institution.  He has worked in the consulting industry as a Data Scientist (Accenture). His research focuses on applying (Bayesian) statistical methods to social and health sciences.visual analytics. His works includes interdisciplinary collaborations that focused on the development of novel visualization methods to enable both climate and urban data analysis.

Flávio Bambirra Gonçalves

Flávio Bambirra Gonçalves

Flavio holds a BSc. degree in Statistics from the Federal University of Minas Gerais (2004), a MSc. degree in Statistics from the Federal University of Rio de Janeiro (2006) and a PhD. in Statistics from the University of Warwick (2011). He is currently on a research leave at EMAp-FGV from his positions as an associate professor at the Federal University of Minas Gerais. Holds a CNPq level 1B research grant.

Mario Alejandro Munoz

Mario Alejandro Munoz

Possui doutorado em ciências aplicadas com especialização em engenharia matemática - Universidad de Concepción (2023). Atualmente é postdoc researcher da Fundação Getúlio Vargas. Tem experiência na área de Matemática Aplicada, com ênfase em Análise Numérica, Análise Numérica para Equações Diferenciais Estocásticas, Informação Quântica e Computação Quântica.

Areas of interest:

  • Numerical Analysis
  • Stochastic Numerics for Differential Equations
  • Quantum Information
  • Quantum Computation
A A A
High contrast

Esse site usa cookies

Nosso website coleta informações do seu dispositivo e da sua navegação e utiliza tecnologias como cookies para armazená-las e permitir funcionalidades como: melhorar o funcionamento técnico das páginas, mensurar a audiência do website e oferecer produtos e serviços relevantes por meio de anúncios personalizados. Para mais informações, acesse o nosso Aviso de Cookies e o nosso Aviso de Privacidade.