Professor Doutor · Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS) · Escola Politécnica, Universidade de São Paulo (USP)
Vinicius é Professor Doutor no Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS) da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP). Sua pesquisa concentra-se em Inteligência Artificial e Otimização, incluindo otimização multiobjetivo, meta-heurísticas, sistemas multiagentes, modelos de linguagem de grande porte, aprendizado de máquina, escalonamento de tarefas em nuvem e Engenharia de Software. Integra a iniciativa THUS the Future (Techno-Human Systems of the Future — Fundamentos em Inteligência Artificial, Controle e Computação), vinculada ao Centro Internacional de Pesquisa USP-CNRS, com atuação especialmente no projeto CHAINS (Cadeias de Suprimentos de Software Sustentáveis).
É doutor em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo e realizou um período de um ano de pesquisa de doutorado na University of Nottingham. Sua pesquisa de doutorado investigou o uso de sistemas multiagentes e teoria da escolha social no desenvolvimento de hiper-heurísticas para problemas de otimização multiobjetivo. É mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (UFPR), onde desenvolveu pesquisa em otimização multiobjetivo aplicada à Engenharia de Software, e bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade do Oeste Paulista (Unoeste).
Também possui experiência na indústria como engenheiro de dados, engenheiro de aprendizado de máquina e desenvolvedor de software em empresas brasileiras e norte-americanas. Na USP, também atua em atividades de ensino e orientação, tendo ministrado conteúdos relacionados a Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados em cursos de graduação e programas profissionais de pós-graduação.
Pesquisa em Inteligência Artificial aplicada ao escalonamento multiobjetivo de workflows em nuvem, incluindo heurísticas, meta-heurísticas, hiper-heurísticas e modelos de linguagem.
Pesquisa sobre sistemas multiagentes, teoria da escolha social e hiper-heurísticas para otimização multiobjetivo.
Período de pesquisa no Computational Optimisation and Learning Lab, durante o doutorado, com foco em hiper-heurísticas e problemas reais de otimização.
Hiper-heurísticas e otimização multiobjetivo aplicadas ao problema de ordenação de integração e teste de software.
Formação em computação e sistemas de informação.