Thiago Candido

Inteligência Artificial, Engenharia de Dados e Big Data

Mini-bio

Com uma sólida experiência de 12 anos no setor de tecnologia, iniciei minha carreira como desenvolvedor colaborando com profissionais de destaque como Elemar Jr, Douglas Picolotto e Marcelo Michelon. Gradualmente, avancei para funções de liderança técnica e, impulsionado pela minha paixão por inovação, migrei para áreas emergentes como Machine Learning, onde realizei projetos pioneiros em Linguística e Visão Computacional.

Hoje, consolidado como consultor, trago expertise em áreas como machine learning, data engineering, DataViz e LLMs – Large Language Models.

Quem é

Nascido em Caxias do Sul, Rio Grande do Sul, sou um entusiasta da tecnologia. Além de trabalhar com modelos de machine learning e ler artigos, adoro desenvolver projetos pequenos do início ao fim. Essa abordagem me permite aplicar me manter atualizado sobre as ferramentas e melhores práticas para aplicar em todo o ciclo de vida de um projeto de software, seja de machine learning ou não.

Experiência

Minha trajetória começou com a formação no CETEC, onde obtive meu diploma em Técnico em Software Engineering, seguido pela graduação em Ciência da Computação na UCS, onde fui agraciado com o prêmio Destaque Universitário SEPRORGS em 2017.

Desde então, tenho atuado em diversos projetos e equipes, alavancando minha experiência e conhecimento para impulsionar soluções tecnológicas inovadoras. Atualmente, estou complementando minha formação acadêmica com um mestrado em Inteligência Artificial, com foco na otimização de modelos LLM.

Especializações

  • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization: Esta especialização foca em aprimorar o desempenho e a eficiência de redes neurais profundas. Isso inclui ajuste de hiperparâmetros, como taxas de aprendizado e tamanhos de lote, para melhorar a convergência do modelo. Além disso, aborda técnicas de regularização, como L1 e L2, para evitar overfitting, e otimização, que visa melhorar a eficiência computacional e a precisão dos modelos.
  • Neural Networks and Deep Learning: Essa especialização explora os fundamentos teóricos e práticos das redes neurais e do aprendizado profundo. Isso inclui a compreensão das arquiteturas básicas de redes neurais, como perceptrons e redes totalmente conectadas, assim como arquiteturas avançadas, como redes convolucionais e recorrentes. Também cobre algoritmos de treinamento, como backpropagation, e aplicações em diversas áreas, como visão computacional e processamento de linguagem natural.
  • Sequence Models: Sequence Models se concentra em modelos projetados para lidar com dados sequenciais, como séries temporais, texto e áudio. Isso inclui modelos recorrentes, como LSTMs (Long Short-Term Memory) e GRUs (Gated Recurrent Units), que são eficazes para processar sequências de comprimento variável. Além disso, aborda modelos de atenção, como os utilizados em tradução automática, e seu papel na captura de dependências de longo alcance em dados sequenciais.
  • Structuring Machine Learning Projects: Esta especialização se concentra em estratégias práticas para projetar e implementar projetos de aprendizado de máquina de sucesso. Isso inclui a definição correta de métricas de avaliação, a construção de conjuntos de treinamento, validação e teste representativos, e a seleção de modelos apropriados para tarefas específicas. Também aborda técnicas para lidar com desequilíbrio de dados, problemas de distribuição de dados e avaliação correta de modelos em condições do mundo real.
  • Convolutional Neural Networks: Essa especialização se concentra em redes neurais convolucionais (CNNs), que são amplamente utilizadas em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação semântica. Ela cobre os princípios fundamentais por trás das CNNs, incluindo convolução, pooling e arquiteturas avançadas, como redes residuais e redes densas. Além disso, explora técnicas de transfer learning e data augmentation para melhorar o desempenho dos modelos em conjuntos de dados limitados.

O que dizem sobre

Thiago, atuando como CTO, fez um grande trabalho conduzindo o time de desenvolvimento na construção de uma solução complexa de blockchain. Sempre esteve aberto a ouvir soluções e sugestões dos colegas de trabalho e, por possuir conhecimentos técnicos, conseguia validar e propor melhorias para as soluções apresentadas. Trabalhar com o Thiago foi de grande valia para meu profissional. Ele me incentivou a aprofundar meus conhecimentos em áreas que eu desconhecia e sempre esteve disponível para responder minhas dúvidas.”

Karine Valença, Senior Developer na Powder

“Thiago foi o colega de aula mais capacitado e comprometido com os estudos que tive durante meu período na Universidade. Sua dedicação, determinação e engajamento na busca pelo conhecimento eram admiráveis, sendo merecidamente reconhecido na formatura como Destaque Universitário em Informática.”

Matheus Monego Demicheli, Backend Developer na RhythmScience Inc.

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Consultoria para Implementação de Ferramentas Baseadas em Visão Computacional

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