Bernardo Ribeiro
Innovateur, passionné de technologie et profil axé sur les données avec plus de 10 ans d’expérience dans la technologie et déterminé à se spécialiser davantage dans le domaine de la Machine Learning et Software Engineering.
Étudiant de Master en Intelligence Artificielle auprès du programme Erasmus Mundus in Artificial Intelligence (EMAI), ingénieur Électricien de formation à l’UFBA, ayant la double nationalité italienne et brésilienne, parlant couramment le portugais, l’anglais et le français et prêt pour de nouveaux défis.
ÉDUCATION
Universidad Pompeu Fabra
Sapienza University
University of Ljubljana
Radboud University
Sep. 2023 - Présent
Erasmus Mundus Joint Master in Artificial Intelligence (EMAI)
Informations Pertinentes
Porteur de Bourse Erasmus Mundus
Spécialisé en Science des données
Université Fédérale de Bahia
Juil. 2016 - Déc. 2022
B.S. Génie Électrique
Informations Pertinentes
CGPA: 9.5/10
Spécialisé en Systèmes Electroniques
Mémoire de fin d’études: modélisation de l’irradiance solaire horaire à l’aide de l’apprentissage automatique
CPE-Lyon
Août. 2019 - Juin. 2020
Étudiant d’échange en Électronique – Télécommunications – Informatique
Informations Pertinentes
CGPA: 16.6/20
Bourse d’excellence financée par le CAPES pour le programme bilatéral Brésil‑France BRAFITEC
EXPÉRIENCE
Ledax
Sep. 2021 - Jan. 2024
Lead Software Engineer (2023) & Stagiaire Exécutif auprès du PDG (2021-2022)
A dirigé une équipe de développement de logiciels qui a fourni une plateforme Web de services énergétiques.
Technologies Utilisées: REST API, Microservices, FastAPI, MySQL, Docker, React, NextJs, AWS, GitHub Actions, CI/CD, Web Scraping.
Junior Entreprise (UFBA)
Mai. 2018 - Mai. 2019
Chef de Projet
A dirigé des projets utilisant Podio, tels que l’inspection de sécurité électrique et la conception de plans électriques.
Technologies Utilisées: Podio, AutoCAD.
PvPLovers
Déc. 2012 - Déc. 2014
Foundateur
A fondé l’un des plus grands serveurs Minecraft au Brésil, avec plus de 200 000 joueurs enregistrés.
Technologies Utilisées: DevOps, Linux, Bukkit, Java, Wordpress, Médias Sociaux.
RECHERCHE
Deep Learning pour la Prévision Immédiate des Précipitations
Nov. 2024 - Présent
Thèse de Master
Recherche de techniques avancées de modélisation des séquences spatio-temporelles pour la prévision à court terme des précipitations. Mise en œuvre d’architectures de pointe telles que les Space‑Time Transformers, les Modèles de Diffusion et le Flow Matching.
Technologies Utilisées: PyTorch, Computer Vision, Transformers, Diffusion Models, Flow Matching
Prévision de l’Irradiance Solaire à partir de Données Météorologiques en Utilisant des Techniques d’Apprentissage Automatique
Dec. 2021 - Dec. 2022
Thèse de Licence
Développement de modèles de séries temporelles pour prévoir l’irradiance solaire horaire à partir de données météorologiques, surpassant le modèle de persistance de 37 %. Démonstration de la faisabilité de la prévision solaire basée sur l’apprentissage automatique pour les opérations du réseau électrique, mettant en avant son potentiel d’optimisation énergétique.
Technologies Utilisées: Keras, Scikit-Learn, Modélisation des séries temporelles
PROJETS
Reconnaissance des Gestes en Temps Réel sur Mobile
Mar. 2024 - Juin. 2024
Projet de Computer Vision
Développement d’un modèle léger et optimisé pour la reconnaissance des gestes de la main sur mobile, basé sur MobileNetV3 pour l’inférence locale. Intégration du modèle dans une application Android utilisant React Native pour la détection des gestes en temps réel.
Technologies Utilisées: PyTorch, Computer Vision, Image Segmentation, Expo, React Native
ML B3
Mai. 2022 - Dec. 2022
Modèles de Prédiction pour le Trading de Produits Dérivés
Conception de modèles de prédiction ciblant le trading de produits dérivés sur le marché boursier brésilien à l’aide de Keras et de Scikit‑Learn. Création d’une application Web pour faciliter la surveillance et l’exploitation.
Technologies Utilisées: Keras, Scikit-Learn, FastAPI, React, SQLAlchemy, PostgreSQL.
WeatherLogger
Sep. 2022 - Déc. 2022
Surveillance Météorologique en Temps Réel avec ESP8266
Conception d’une application complète pour la surveillance météorologique en temps réel avec des stations météorologiques basées sur ESP8266, utilisant MQTT et la programmation C.
Technologies Utilisées: C, Arduino IDE, MQTT, FastAPI, React, PostgreSQL.
Valuation BR
Mar. 2021 - Juin. 2021
Application Web Comparant les Méthodes d’Évaluation des Actions Brésiliennes
Création d’une application complète comparant différentes méthodes d’évaluation pour les sociétés cotées en bourse au Brésil.
Technologies Utilisées: Pandas, Web Scraping, Flask, Vue.
COMPÉTENCES
Langues
Portugais (Natif)
Anglais (C2)
Français (C1)
Italien (B1)
Programming
Python
SQL
Javascript
HTML | CSS
Machine Learning
PyTorch
TensorFlow
Scikit-Learn
Hugging Face
DevTools
AWS
Git
Docker
SLURM
Web Frameworks
FastAPI
Django
Flask
React | NextJs
INTÉRÊTS
Marchés Financiers
Intelligence Artificielle
Voyages
Géopolitique
Langues Étrangères
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