Diego tem prática em lidar com grandes volumes de dados para fazer previsões e melhorias de negócios para seus clientes. É especialista em planejamento de manutenção; árvore de falhas, dados, modo e efeitos de falha e análise de criticidade; programação em Python; processamento de linguagem natural; e visão computacional. Ele é autor de várias publicações ao longo de sua carreira, sobre tópicos que incluem características de risco usando mineração de dados textuais e modelos baseados em BERT, e avaliação de danos das estruturas sandwich compostas.
Tendo trabalhado em vários projetos desafiadores ao longo de sua carreira, Diego se empenha em desenvolver soluções inovadoras e práticas para seus clientes. Ele trabalhou, por exemplo, em um projeto que usava visão computacional para segmentação de imagens na indústria de criação de salmão. Ele também atuou em vários projetos focados na otimização de fábricas de produção usando técnicas de simulação. Nesses projetos, Diego utilizou a teoria de filas e a simulação de eventos discretos para otimizar a linha de produção de um grande fabricante. Ao empregar métodos avançados, como o aprendizado por reforço, ele desenvolveu um modelo de simulação personalizado que previu e otimizou a performance da linha de produção.
Experiência nos países:
- Brasil
- Chile