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Docentes

Biografia

Como desenvolvedor web experiente, Pedro desenvolveu ao longo da sua carreira uma visão tripla do seu papel profissional. Ele valoriza o foco no consumidor, com ênfase na experiência e na usabilidade. Além disso, entende que a escolha da ferramenta certa é fundamental para alcançar os objetivos técnicos. Por fim, reconhece a importância da eficiência organizacional. Pedro teve a oportunidade de trabalhar em empresas que valorizam a sua mentalidade empreendedora, liderança e ética sólida. Isso permitiu que seguisse a sua visão e a compartilhasse com os outros. Durante a maior parte da sua carreira, dedicou-se ao desenvolvimento, liderança e arquitetura de projetos com alta visibilidade para o consumidor. Pedro entende que a atenção aos detalhes, a experiência do usuário e a usabilidade são cruciais para o sucesso desses projetos. Pedro trabalha principalmente para empresas líderes na sua indústria e desenvolveu um forte programa de mentoria. Ele é capaz de liderar equipas, tanto em projetos individuais ou em múltiplos projetos e prioridades diferentes ao longo do percurso. Atualmente, está disposto a ajudar a moldar o futuro da indústria e é reconhecido como formador convidado em alguns dos melhores institutos privados do setor.

Publicações Cientificas

Jannuzzi, M., Perezhohin, Y., Peres, F. A. J., Castelli, M., & Popovic, A. (2024)

Zero-Shot Prompting Strategies for Table Question Answering with a Low-Resource Language. Emerging Science Journal, 8(5), 2003-2022. https://doi.org/10.28991/ESJ-2024-08-05-020

Leon, M., Perezhohin, Y., Peres, F., Popovic, A., & Castelli, M. (2024)

Comparing SMILES and SELFIES Tokenization for Enhanced Chemical Language Modeling. Scientific Reports, 14, Article 25016. https://doi.org/10.1038/s41598-024-76440-8

Perezhohin, Y., Peres, F., & Castelli, M. (2024)

Combining computational linguistics with sentence embedding to create a zero-shot NLIDB. Array, 24, 1-11. Article 100368. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.array.2024.100368

Perezhohin, Y., Santos, T., Costa, V., Peres, F., & Castelli, M. (2024)

Enhancing Automatic Speech Recognition: Effects of Semantic Audio Filtering on Models Performance. IEEE Access, 12, 155136 - 155150. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3482970