Murilo Mello

Profissional em desenvolvimento com sólida experiência na implementação de algoritmos e métodos de Inteligência Artificial (IA), incluindo a publicação de artigos científicos que destacam inovações na área. Auxilio na coleta, análise e tratamento de dados para projetos de IA e automação, contribuindo para o desenvolvimento de soluções eficazes e otimizadas. Contribuição para a documentação e relatórios de projetos, realizando análises críticas e recriação de algoritmos a partir de literatura científica. Desenvolvimento de indicadores de sustentabilidade, criando um banco de dados robusto e dashboards interativos utilizando Python e Power BI. Conhecimento em bancos de dados relacionais e não relacionais, com noções de SQL, além de domínio de ferramentas de visualização de dados como Power BI, Matplotlib e Seaborn. Vivência em linguagens de programação Python e C, em projetos de ciência de dados, com foco em IA Generativa, Machine Learning, otimização e simulação de processos utilizando MATLAB.

LINCON - LABORATÓRIO DE IA DA UTFPR-PG Período: 09/2021 até 11/2024 Cargo: Pesquisador Bolsista Cargo: Pesquisador Voluntário 
Funções: trabalho desempenhado na Universidade, focando no desenvolvimento de novos algoritmos e métodos de IA envolvendo a publicação de artigos científicos sobre descobertas e inovações. Principais resultados:

 • Desenvolvimento de algoritmos de IA para o reconhecimento de pólipos colorretais em vídeos de colonoscopia, utilizando as arquiteturas U-net e Vision Transformer. Foram obtidas métricas de 0,932 no índice SSIM para a segmentação de imagens com a U-net e um índice de 97,86% de acurácia na detecção de frames com pólipos usando a arquitetura Vision Transformer. A pesquisa foi aceita para a publicação de dois resumos no X-meeting (Congresso de Bioinformática) em 2023 e para a apresentação de dois artigos completos no INDUSCON 2023 (Congresso de Engenharia Elétrica), publicados na revista IEEE; 

• Aplicação de meta-heurísticas para criar um Multi-armed Bandit na parametrização de controladores PID, obtendo valores de ISE para a resposta ao degro inferiores a 0,01 em funções de transferência, com aprovação para publicação no LACCI 2024.

Graduação em Engenharia Elétrica – Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2025

Durante minha graduação participei de diversas atividades e cursos extracurriculares focando em complementar meu desenvolvimento como programador e no aprendizado de linguas