Potencializando a Tomada de Decisão em Cidades Inteligentes e Indústria 4.0: Integrando Aprendizado por Reforço em Métodos de Otimização 

Em Breve.

Professor Adjunto na Universidade Federal do Rio de Janeiro, com atuação no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas e Computação (PESC/Coppe). Bolsista de Produtividade em Pesquisa Nível 2 do CNPq e bolsista do programa Jovem Cientista do Estado do Rio de Janeiro - FAPERJ. Líder do grupo de pesquisa Analytics and Operational Research (AOR/CNPq). Formado em Matemática e Ciências Atuariais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009 e 2023 respectivamente). Mestre em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2012). Doutor em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2015) e em Informatique pela Universidade de Avignon e Pays de Vaucluse em um esquema de cotutela (2015). Conduziu pesquisa de pós-doutorado na Universidade Federal do Rio de Janeiro com foco em Otimização Combinatória (2016). Em 2023 foi escolhido pelo MCTI para representar o Brasil no 8th BRICS Young Scientists Forum. Tem interesse e experiência nas áreas: Otimização Combinatória, Metaheurísticas, Programação Linear e Inteira, Métodos Híbridos, Pesquisa Operacional, Aprendizado de Máquina e Design de Algoritmos. De 2017 a 2023 foi professor EBTT no Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro (CEFET/RJ), com atuação no Departamento de Informática (DEPIN), no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC) e no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção e Sistemas (PPPRO).