Lisandro Manuel de La Torre Rodríguez

Lisandro Manuel De la Torre Rodríguez possui graduação em Engenharia de Telecomunicações e Eletrônica pela Universidad de Oriente (UO) em Cuba 2003, mestrado em Novas Tecnologias para a Educação pela Universidad de Oriente (UO) em Cuba 2007, e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) em Brasil 2017. Trabalhou como professor da Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidad de Oriente em Cuba entre 2003 e 2010, onde desenvolveu pesquisas relacionadas a visão computacional e análises de texturas. Foi professor visitante na República da Venezuela em 2009 e 2010 ministrando aulas de programação para mestrandos em Engenharia Biomédica. Iniciou doutorado em 2013 no Brasil na área de Radiofrequency Identification (RFID), e em paralelo e durante 2 anos, fez projetos de desenvolvimento relacionados a eletromagnetismo e radiofrequência, como pesquisador colaborador para a empresa Bradar da EMBRAER. Em 2014 fez estagio de doutorado na Universitat Politècnica de Catalunya, em Barcelona, Espanha, e no mesmo ano fez parte do curso Antenna Synthesis da European School of Antennas (EurAPP) na Italia. Foi revisor de congressos como IMOC 2015 e SBrT 2017 e participou de congressos como FIE-2006, FIE-2007 e FIE-2014 em Cuba e EuMW-2017 na Alemanhã. Orientou vários alunos de graduação e atualmente é co-orientador de um mestrando da Unicamp. Em 2017, começou a trabalhar no Samsung Research Brasil (SRBR) único centro de pesquisa da Samsung na América Latina, em temas relacionados a metamateriais, eletromagnetismo e radiofrequência. Entre 2017 e 2018 foi pesquisador colaborador voluntário na Faculdade de Engenharia Elétrica e da Computação (FEEC) da Unicamp. Em 2018 iniciou sua atuação na área de Data Science e Machine Learning, passando por várias empresas multinacionais como EDP, NTT DATA, Banco Santander e Banco PicPay no Brasil, e Alter Solutions e Tlantic no Portugal, ocupando cadeiras desde Analista Sênior até Gerente de Data Science e Consultor. Publicou ao redor de 10 artigos e participou de mais de 8 projetos de pesquisa e desenvolvimento. Atualmente, colabora com bolsa FAPESP na startup de saúde Clarity Health, desenvolvendo projetos relacionados à previsão de doenças raras do sistema imunológico, e previsão de doenças cardiológicas, utilizando técnicas de Machine Learning e AI. Suas áreas de atuação mais relevantes são: desenvolvimento de dispositivos de RFID e Antenas, e aplicação de Machine Learning e AI na previsão de doenças, entre outros. Possui forte experiência com ferramentas de AI e Machine Learning como Large Language Models (LLM), Python, R, Matlab, Databricks, Power BI e Shiny, e com ferramentas de simulação eletromagnética como ANSYS HFSS e CST Microwave Studio. (Fonte: Currículo Lattes)