
Marilia Bizzani
Científico
Sobre Marilia Bizzani:
Experiência acadêmica de 5 anos em pesquisa e desenvolvimento com parceria de empresas como, JBT FoodTech e Embrapa Instrumentação, onde fui responsável pelo treinamento de uma equipe sensorial para análise qualitativa e quantitativa do perfil sensorial de diferentes tipos de suco de laranja. Experiência de 8 meses na indústria de alimentos e em startup de soluções tecnológicas para indústria 4.0. Busco a oportunidade para integrar uma equipe e atuar na manutenção, desenvolvimento e inovação visando superar os desafios e metas da empresa.
Experiência
Aripe Citrus Agro Industrial LTDA, RS Analista de P&D (Ago/2021 a Jan/2022) Elaboração de ficha técnica e mapeamento de novas análises de qualidade relacionadas ao rendimento e composição do produto. Execução de testes sensoriais para acompanhamento de variações no processo de extração. Análise multivariada de dados físico-químicos e microbiológicos, para identificação dos parâmetros mais importantes e verificação das relações entre eles, com a finalidade de obter uma imagem melhor e mais completa do produto e processo. Execução de ensaios preliminares para calibração de métodos não destrutivos de monitoramento de processos. Elaboração de novas demandas através gestão de DNP. Planejamento e organização das etapas e atividades de P&D, através da elaboração de Procedimento operacional padrão (POP), abrangendo todos os setores responsáveis. Análise sensorial de óleos essenciais cítricos.
Spectral Solutions Comércio e Serviços LTDA, SP Consultora de desenvolvimento e inteligência analítica (Out/2016 a Jan/2017)
Atuação no desenvolvimento e validação de aplicações para análises de qualidade utilizando análises estatísticas multivariadas (PCA, PLS, SVM) a partir de dados gerados por tecnologias analíticas de espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) portáteis, de bancada e de processo para a indústria sucroalcooleira, alimentos e nutrição animal. Apresentação de diversos relatórios estatísticos, que incluem calibração e validação de modelos de machine learning, tabelas descritivas, testes de diferença de médias, distribuição, limpeza, redução e extração de informações relevantes confiáveis nos dados.
Educação
Doutorado em Ciência e Tecnologia de Alimentos (2017-2021) USP/ESALQ
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