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).

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: 

• Otimização Contínua

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.

Tem graduação em Microbiologia e Imunologia (2012) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e doutorado (2018) em Biologia Evolutiva pela University of Edinburgh, no Reino Unido.

Tem interesse em estatística (bayesiana) aplicada às biociências, atuando nas seguintes áreas: cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) para espaços discretos; métodos de combinação de distribuições de probabilidade; modelagem estatística em Epidemiologia, Medicina, Genética e áreas afins.

ÁREAS DE INTERESSE: 

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: 

Possui graduação em Biologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1992), mestrado em Engenharia Biomédica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995) e doutorado em Quantitative Biology - The University Of Texas At Arlington (1999). Foi Professor adjunto da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2001-2003) e Pesquisador Visitante da Fundação Oswaldo Cruz (2003 a 2008).

Professora (Adjunto IV) da Escola de Matemática Aplicada EMAp-FGV/RJ (http://emap.fgv.br).

Estágios pós-doc na Université de Savoie - France - 2010 e 2012; Doutorado pela COPPE-UFRJ-Programa de Engenharia Civil - Sistemas Computacionais - 2004; Especialização em Inteligência Artificial - UFF-1992 - Mestrado pelo IME - Instituto Militar de Engenharia - Engenharia de Sistemas (Informática) -1987 - Graduado em Engenharia de Telecomunicações pelo IME - Instituto Militar de Engenharia - 1973. Atualmente é professor da FGV-Rio-EMAp-Escola de Matemática Aplicada e Coordenador Adjunto da Graduação em Matemática Aplicada.