Identificação
Identificação pessoal
- Nome completo
- Bernardo Anjinho Esteves
Nomes de citação
- Esteves, Bernardo
Identificadores de autor
- Ciência ID
- C118-7041-0075
- ORCID iD
- 0000-0002-1524-5006
- Google Scholar ID
- UDncSsUAAAAJ
Domínios de atuação
- Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação - Ciências da Computação
Formação
Grau | Classificação | |
---|---|---|
2019/09 - 2022/07
Concluído
|
Mestrado em Engenharia Informática e de Computadores (Mestrado)
Especialização em Sistemas Inteligentes
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
"Efficient Pre-training in Model-based Reinforcement Learning" (TESE/DISSERTAÇÃO)
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17 |
2016 - 2019
Concluído
|
Licenciatura em Informática e Computadores (Licenciatura)
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
|
17 |
Percurso profissional
Ciência
Categoria Profissional Instituição de acolhimento |
Empregador | |
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2019/10/01 - 2020/10/01 | Investigador (Investigação) | Fundação Calouste Gulbenkian, Portugal |
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal |
Outros
Categoria Profissional Instituição de acolhimento |
Empregador | |
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2022/09/01 - Atual | Lab Manager | Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores Investigação e Desenvolvimento em Lisboa, Portugal |
2019/07 - 2019/09 | Machine Learning Intern | Jungle AI, Portugal |
2018/12 - 2019/07 | Software Engineer and Cloud Manager | Banco da Saúde - Associação Cuidar Solidário, Portugal |
Projetos
Bolsa
Designação | Financiadores | |
---|---|---|
2023/12/01 - 2027/11/30 | Learning to Act at Scale: Algorithm Synthesis using Deep Neural Networks
2023.02298.BD
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal
|
Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Em curso
|
2022/09/01 - 2023/05/31 | RELEvaNT
PTDC/CCI-COM/5060/2021 - BI| 2022/309
Bolseiro de Investigação
Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores Investigação e Desenvolvimento em Lisboa, Portugal
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Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
Produções
Publicações
Capítulo de livro |
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Tese / Dissertação |
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Atividades
Consultoria / Parecer
Descrição da atividade | Instituição / Organização | |
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2020/06 - 2021/07 | Helped and join some discussions with the team at the beginning of the startup on some AI models and tools to build an anomaly detection system for cloud systems. | Detech.ai, Portugal |
Distinções
Prémio
2020 | Winner of the Category Sustainable Cities by Ciência Viva
Ciência Viva, Portugal
Universidade de Lisboa Instituto Superior Técnico, Portugal |
2017 | Winner of the Best app by students - Google Developer Challenge
Google Inc, Estados Unidos
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