Possui graduação em Ciências Atuariais pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), mestrado e doutorado em Estatística pela mesma instituição. Trabalhou na indústria de consultoria como Cientista de Dados (Accenture). Atua utilizando métodos estatísticos (Bayesianos) em áreas como ciências sociais e saúde.
ÁREAS DE INTERESSE:
Professor associado da FGV-EMAp desde Novembro de 2023. Em 2002 obteve a graduação em Matemática pela Universidade de Lisboa, e o Mestrado em Matemática em 2005 na mesma instituição. Em 2008 Doutorou-se em Matemática na Université Paris 6 Pierre et Marie Curie (hoje Sorbonne Université). De 2008 a 2013 foi Pós-doutorando e Pesquisador "Ciência 2008" no Centro de Matemática e Aplicações Fundamentais da Universidade de Lisboa, e em 2013 ingressou como Professor na Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Guilherme é um matemático aplicado, físico e cientista computacional, atualmente Professor da Escola de Matemática Aplicada (EMAp/FGV). Completou doutorado triplo pela Università degli Studi di Roma "Tor Vergata", pela RWTH Aachen University e pelo Cyprus Institute, tendo recebido uma Marie Curie fellowship. Anteriormente, obteve mestrado em Matemática Computacional e Modelagem pelo IMPA, e Bacharelado em Física pela Universidade de Brasília.
Após iniciar o curso de engenharia eletrônica na UFRJ em 2003 e realizar uma iniciação científica em redes neurais para construção de classificadores especialistas no Laboratório de Processamento de Sinais (COPPE/UFRJ), participou do programa de duplo diploma com a École polytechnique - Paris (França) onde concluiu o bacharelado em engenharia em 2006. No ano seguinte cursou primeiro ano de mestrado da École polytechnique, concluído com um trabalho sobre os "Dessins d'enfants" de Grothendieck.
Meus interesses de pesquisa revolvem em torno de Inferência Bayesiana, Deep Learning, e a combinação dos anteriores. A longo prazo, meus objetivos são: I) estender a aplicabilidade de inferência Bayesiana sob diferentes condições (e.g., dados distribuídos, larga escala, e observações incertas); e II) promover o pragmatismo em métodos de Deep Learning, iluminando conceitos pouco compreendidos e criando modelos mais simples. Antes de me juntar à EMAp, eu obtive meu doutorado na Aalto University (Finlândia).
ÁREAS DE INTERESSE:
Possui graduação em Matemática - Universidad de Buenos Aires (1971), mestrado em Matemática - Stanford University (1979) e doutorado em Matemática - Stanford University (1981). Atualmente é pesquisador titular iii do Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada. e Professor Titular da Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da Fundação Getúlio Vargas (FGV) , atuando principalmente no seguinte tema: Otimização.
ÁREAS DE INTERESSE:
Dário Oliveira graduou-se em Engenharia Elétrica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) em 2007, com especialização em Computação e Sistemas. Em 2009, ele concluiu o mestrado em engenharia elétrica com ênfase em Análise de Imagens e Visão Computacional pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), desenvolvendo parte de seu mestrado no Instituto Superior Técnico, Lisboa, Portugal. Ele recebeu seu Ph.D. pela Puc-Rio em 2013, fazendo parte de seu doutorado na Universidade Leibniz de Hannover, Alemanha.
Possui graduação em Engenharia da Computação (2004), Mestrado em Engenharia da Computação: Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos e Doutorado em Engenharia da Computação: Interação Humano-Computador pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Especialista em Matemática: Criptografia pela Universidade Federal Fluminense e Especialista em Gerenciamento de Projetos de Software pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.
Possui graduação em Engenharia da Computação (2007) pela PUC-Rio, mestrado (2009) e doutorado (2014) em Ciência da Computação também pela PUC-Rio. Suas principais áreas de atuação são Engenharia de Software e Sistemas Distribuídos, com foco em: qualidade de software, computação de alto desempenho (HPC), sistemas auto-adaptáveis e sistemas orientados à recuperação. Thiago também é um empreendedor serial, desenvolvendo startups e projetos de inovação nos últimos 12+ anos.
ÁREAS DE INTERESSE:
Atualmente é Professor Associado na FGV EMAp desde Agosto de 2023. Foi Professor Assistente (tenure-track) na Universidade de Purdue (USA) entre Janeiro de 2020 a Julho de 2023. Em 2019, trabalhou como Research Associate no Center for Mathematical Sciences da Universidade de Cambridge (UK) em 2019 e entre 2017 e 2019 fez pós-doutorado em Paris no Center for Research in Economics and Statistics (CREST) da École nationale de la statistique et de l'administration économique (ENSAE).