Anibal Sólon Heinsfeld
Brasileiro, 24 anos
Méier, Rio de Janeiro, RJ
E-mail: anibalsolon@gmail.com / Skype: anibalsolon
LinkedIn: http://linkedin.com/in/anibalsolon
Lattes: http://lattes.cnpq.br/5819172328008442
Última versão do CV: http://resume.anibalsolon.com/
Formação acadêmica
Mestrado em Ciência da Computação
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul – 2014-2016.
Deep Learning for Autism identification in Neurological data
Pesquisa em Inteligência Artificial e Machine Learning com foco em Neurociência, integrante do
projeto Avaliação de Crianças em Risco de Transtorno de Aprendizagem (ACERTA). Contribuição
na construção de modelos preditivos para diagnóstico dos transtornos abrangidos pelo ACERTA,
como dislexia e discalculia. Utilizaçãode modelos de Deep Learning para identificação da presença
de autismo em neuroimagens cedidas pelo projeto Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE).
Configuração de cloud para computação paralela com GPUs.
Orientador: Felipe Rech Meneguzzi
Bolsista integral CAPES/PROSUP (2014-2016).
Graduação em Ciência da Computação
Universidade de Passo Fundo – 2008-2013
Inteligência Artificial e Mercado de Ações: Utilizando redes neurais para predição de tendências
Utilização de modelo matemático inspirado no funcionamento do cérebro biológico, que retém
aprendizado através de experiência, para reconhecimento de padrões dentro das séries temporais
obtidas da evolução de determinada ação na BMF&Bovespa.
Orientador: Roberto dos Santos Rabello
Bolsista de Iniciação Científica PIBIC/UPF e PIBIC/CNPq (2009-2010).
Experiência profissional
Planejei
Diretor de Tecnologia, Chief Data Scientist – 2016
Pesquisa e gestão de tecnologias utilizadas na empresa. Criação do Marvin, o robo-advisor da
Planejei. Foco em Machine Learning e sistemas de recomendação.
Intuitivus
Diretor de Tecnologia – 2013-2015
Pesquisa e gestão de tecnologias utilizadas na empresa. Analise, desenvolvimento e implantação de
sistemas de Business Intelligence (BI), visando facilitar a tomada de decisões críticas dos gestores
das empresas clientes, como a Everything But Water. Foco em visualização analítica de
informações.
Calc Sistemas de Gestão
Desenvolvedor de Sistemas – 2012-2013
Desenvolvimento de sistema para cálculo de imposto de renda para investidores da Bolsa de
Valores. Criação de webservice para consulta de movimentação e custódia de investidores em
corretoras que utilizam o Sistema Integrado de Administração da BMF&Bovespa (SINACOR).
Administração de backups de databases, setup de ambientes de produção em Cloud (AWS), testes
de carga e desempenho de servidores e banco.
Compasso Tecnologia Ltda.
Desenvolvedor de Sistemas – 2011-2012
Desenvolvimento e manutenção de sistemas para web. Manutenção de site principal da Vivo.
Setup de Login Convergente e Oracle WSRP. Manutenção de app mobile Android e iOS, com
mapeamento para Google Analytics. Produção de aplicação Java para login no Firewall SonicWall.
Universidade de Passo Fundo
Desenvolvedor de Sistemas – 2011-2011
Desenvolvimento e manutenção de sistemas internos. Desenvolvimento de sistema para controle
de demandas da área de Obras da Universidade. Teste de compilação de códigos PHP com HipHop
for PHP, desenvolvimento de melhoras no processo de desenvolvimento do setor.
Formação Complementar
Escola de Altos Estudos – Biomarcadores em Doenças Neurodegenerativas
As palestras foram focadas nas pesquisas realizadas para a elucidação de novos biomarcadores nas
doenças neurodegenerativas. O evento contou com a participação de quatro pesquisadores
expoentes da área: o Prof. Dr. Howard Federoff (UC Irvine), o Prof. Dr. Massimo Fiandaca (UC
Irvine), o Prof. Dr. Mark Mapstone (UC Irvine) e o Prof. Dr. Mike Nalls (NIH).
Neuroimagem Funcional: Uma abordagem Hands-On
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul – 2014 – 36 horas
Introdução à aplicações clínicas e pesquisa para técnicas de neuroimagem, mais especificamente a
ressonância magnética funcional. Fundamentos das técnicas de neuroimagem, funcionamento
básico do equipamento e aquisição de dados, desenvolvimento de estudos e perguntas de pesquisa
e análise final das imagens. Aulas foram ministradas pelos pesquisadores Dr. Richard Cameron
Craddock, Dr. John Wesley VanMeter e Me. Alessandro Andre Mazzola, como também dos
pesquisadores da PUCRS Dr. Alexandre Rosa Franco e Dr. Augusto Buchweitz.
Machine Learning
Stanford University/Coursera – 2014
Introdução ao campo de Machine Learning, Data Mining e reconhecimento estatísticos de padrões.
Supervised Learning com modelos paramétricos e não-paramétricos, Support Vector Machines,
kernels e redes neurais. Unsupervised Learning, através de clustering, redução de
dimensionalidade e Deep Learning. Boas práticas em Machine Learning.
Habilidades e Conhecimentos
Línguas: Inglês avançado, Espanhol instrumental, Francês básico;
Programação: Python, R, PHP, Java, JavaScript, PL/SQL, C, C++, CUDA;
Databases: PostGreSQL, MySQL, Oracle, Firebird/Interbase, SQLite, MongoDB;
Serviços: Apache HTTP, Apache Tomcat, JasperServer, roteamento, VPN, Firewall (Iptables),
Nagios, Gestão de configurações, Zabbix, Sysstat, LDAP, Amazon Web Services, Docker.