Sobre mim #
Pesquisador no Instituto SENAI de Inovação /
Cientista de dados
Mestrando no PPGEEL (UFSC)
Oi, aqui é o Rodrigo! Sou um Pesquisador em IA no Instituto SENAI de Inovação em Sistemas Embarcados de SC e Engenheiro Eletrônico com grande interesse na aplicação de modelos de aprendizado de máquina na indústria. Atualmente estou terminando meu mestrado em aprendizado de máquina aplicado na UFSC e estou dedicado a elevar a eficiência industrial através de soluções baseadas em dados.
Nos últimos 4 anos, venho aprimorando minhas habilidades em programação Python e em técnicas de aprendizado de máquina. Minha expertise está no desenvolvimento de algoritmos inovadores e implementação de modelos de aprendizado de máquina em aplicações de vida real. Eu prospero no desafio de resolver problemas complexos aproveitando de tecnologias do estado da arte para impulsionar avanços na indústria.
Experiência #
Março/2024 - Presente #
Pesquisador em Aprendizagem de Máquina
- Desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina em projetos em diversos setores da indústria.
Novembro/2021 - Fevereiro/2024 #
Pesquisador em Aprendizagem de Máquina
- Apliquei algoritmos de aprendizado de máquina para manutenção predição de máquinas usando dados de vibração;
- Trabalhei com modelos de redes convolucionais do estado da arte em um conjunto de dados público de falhas de rolamento;
- Conduzi analise exploratória e limpeza dos dados;
- Criei pipelines de extração, transformação e carregamento (ETL);
- Implementei modelos de aprendizado de máquina e otimizei seus hiperparâmetros;
- Rastreamento de experimentos com ferramentas de MLOps.
Fevereiro/2021 - Outubro/2021 #
Engenheiro de Machine Learning
- Desenvolvi e fiz o deploy de modelos de previsão e classificação de falhas para sistemas de monitoramento de HVAC-R;
- Treinei modelos de aprendizado de máquina para previsão de preço e demanda para o setor automotivo;
- Construí pipelines de dados e de modelos de aprendizado de máquina com Airflow;
- Monitoramento da performance dos modelos em produção;
- Limpeza e exploração dos dados.
Fevereiro/2020 - Fevereiro/2021 #
Estágio como Engenheiro de Machine Learning
- Desenvolvi e avaliei diversos modelos de aprendizado de máquina para prever trincas de corrosão por estresse (SCC) para a indústria de gás;
- Desenvolvi e coloquei em produção um modelo de detecção de anomalia para sistemas de monitoramento de sistemas HVAC-R;
- Limpeza e exploração dos dados e ajudei na criação de pipelines de ETL.
Artigos #
Diagnóstico de Falhas em Rolamentos usando Redes Convolucionais: Otimização da Representação de Sinais e uma Nova Metodologia de Avaliação
Rodrigo Kobashikawa Rosa, Vicente Knobel Borges, Danilo de Souza Braga, Danilo Silva
XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais-SBrT 2023
[link]Fault detection for rotating machinery based on vibration data using machine learning
Lucas de Toledo Barreto, Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva, Danilo Braga
XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional
[link]Conversão Texto-Fala para o Português Brasileiro Utilizando Tacotron 2 com Vocoder Griffin-Lim
Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva
XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais-SBrT 2021
[link]
Contato #
Você pode entrar em contato comigo pelo email: rodrigokrosa@gmail.com