Gabriel Campanelli Iamato

Graduando em Ciência de Dados no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) e Técnico em Informática pelo Colégio Técnico Industrial "Prof. Isaac Portal Roldán" UNESP.Atualmente, atua como pesquisador de Iniciação Científica com bolsa PIBIC/CNPq no Instituto de Matemática e Estatística da USP (IME-USP). No projeto vinculado ao INCT da Internet do Futuro (InterSCity) e ao BikeScience, desenvolve algoritmos que auxiliam na expansão de sistemas de bicicletas compartilhadas.Anteriormente, foi pesquisador PIBIC Jr. (CNPq) na Faculdade de Ciências da UNESP, também em parceria com o projeto BikeScience. Sua pesquisa envolveu análise estatística do sistema Bike Itaú na cidade de São Paulo, com visualizações interativas e sugestões de expansão do sistema, aplicadas à distribuição espacial das viagens por estação e aos fatores infraestruturais da cidade. Pelo trabalho, recebeu Menção Honrosa na fase internacional do SIICUSP (Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP) e apresentou os resultados no XXXVI Congresso de Iniciação Científica da UNESP. O destaque do projeto levou à sua seleção para representar o Brasil no Project Presentation Day da University College Groningen (UCG), nos Países Baixos.Também integra a Rede de Avanço em Inteligência Artificial (RAIA) como desenvolvedor de software, onde aplica técnicas de visão computacional, redes neurais convolucionais (CNNs), fine-tuning e detecção de objetos com TensorFlow, PyTorch, Keras e MediaPipe. Um dos projetos desenvolvidos visa democratizar o acesso à linguagem de sinais, contribuindo para a inclusão de pessoas surdas por meio de soluções baseadas em IA.Na empresa júnior ICMC Jr., atuou como consultor de ciência de dados e assessor de vendas. Liderou projetos como a identificação de padrões em músicas em alta no Spotify, além de análises estatísticas e geográficas aplicadas a dados biológicos sobre o aparecimento de animais marinhos, entre outros.Também atuando no grupo de extensão DATA como instrutor de ensino, possui domínio técnico em Python e suas principais bibliotecas para ciência de dados (pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn, geopandas, PyTorch, TensorFlow, entre outras), além de experiência com C, C++, C#, SQL, JavaScript, PHP, Arduino, Flask, Laravel e versionamento com Git. Tem inglês avançado e experiência internacional com apresentações acadêmicas. (Fonte: Currículo Lattes)