Professores Orientadores | PPGES – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Software
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Professores Orientadores

Santa Casa de Taquariringa/SP 100% do corpo docente do PPGES é presente no Campus!
Corpo docente permanente
Prof. Dr. Claudio Schepke
Áreas de pesquisa: Processamento de Alto Desempenho, Programação Paralela, Aplicações Científicas e Computação em Nuvem
Apresentação. É professor adjunto da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), campus Alegrete/RS desde 2012, atuando principalmente nos cursos de graduação em Ciência da Computação e Engenharia de Software e no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Software. Foi diretor do campus Alegrete em 2020 e Coordenador Acadêmico em 2016, 2018 e 2019. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria (2005) e mestrado (2007) e doutorado (2012) em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, sendo este feito na modalidade sanduíche na Technische Universität Berlin, Alemanha (2010-2011). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Paralelo e Distribuído, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de alto desempenho, programação paralela, aplicações científicas e computação em nuvem.

Áreas de pesquisa:  Redes Definidas por Software (SDN),  Segurança, Dependabilidade, Computação em Nuvem e Desenvolvimento de Software.
Apresentação. Tenho projetos e/ou interesse de pesquisa e inovação em áreas e temas como redes programáveis (e.g. SDN), segurança de infra-estruturas de rede, segurança da informação, segurança de sistemas, tolerância a falhas e intrusões, escalabilidade em computação em nuvem e desenvolvimento de sistemas aplicados ao mercado. As colaborações mais recentes em pesquisa e inovação foram com pesquisadores de universidades e empresas como a UFSC, UNISINOS, UFAM, UFPA, UNICAMP, ULisboa/Portugal, UnBabel/Portugal, UNI.lu/Luxemburgo e Universidade de Monash/Austrália. Alguns dos temas de trabalhos (recentes) incluem: segurança em redes programáveis, blockchain, cryptomoedas, vulnerabilidades e ataques em sistemas Web, Web Application Firewalls, bancos de dados cifrados, integridade e confidencialidade no armazenamento e processamento de dados, segurança das urnas eletrônicas, protocolos de segurança, computação confiável, segurança assistida por hardware (novas tecnologias), armazenamento de grandes volumes de dados para internet das coisas (IoT), identidade digital segura, segurança em aplicações e bancos online, ataques a infra-estruturas de redes, entre outros.

Áreas de pesquisa: Teste de Software, Teste de Desempenho, Teste Baseado em Modelos, Linhas de Produto de Software e Engenharia de Software Experimental
Apresentação. Possui graduação em Informática pela Universidade da Região da Campanha (2006) e mestrado e doutorado em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-graduação em Ciências da Computação da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, tendo atuado em diversas empresas, tais como Pesquisador PDTI na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, professor da Faculdade Fundação Evangélica de Novo Hamburgo e analista de sistemas na Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre. Atualmente é professor adjunto na Universidade Federal do Pampa – Campus Alegrete. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: teste de software, teste de desempenho, teste baseado em modelos, linhas de produto de software e engenharia de software experimental.
Áreas de pesquisa: Aprendizado de Máquina, Ciência de Dados, Processamento Digital de Sinais
Apresentação. Possui graduação/bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Pampa (2013), com Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2015 e 2022, respectivamente; área de concentração: computação visual – processamento de imagens, visão computacional e reconhecimento de padrões). A principal hipótese da sua tese de doutorado, de que a modelagem esparsa por meio de dicionários adaptativos permite uma generalização de domínio robusta em tarefas de análise de imagens macroscópicas de lesões melanocíticas, levou à implementação de um sistema completo que, treinado com relativamente poucas imagens, pode superar o desempenho de alternativas estado-da-arte e até mesmo dermatologistas especializados em testes cross-dataset. Sua tese foi reconhecida como uma das melhores de 2022, tanto pelo concurso do Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI) quanto pelo do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), onde recebeu o prêmio de menção honrosa. Atualmente, é professor Adjunto na Universidade Federal do Pampa, atuando como docente permanente no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Software (PPGES). Suas principais áreas de interesse para pesquisa e desenvolvimento incluem “Aprendizado de Máquina”, “Ciência de Dados”, “Processamento Digital de Sinais” e suas aplicações (em especial, na medicina e na agropecuária de precisão).

Áreas de pesquisa: Arquitetura de Software, Reutilização de Software, Evolução de Software, Refatoração de Código, Automação de Processos de Desenvolvimento de Software e da Transferência de Tecnologia de Engenharia de Software.
Apresentação. Possui experiência com pesquisa e desenvolvimento para fábricas de software, atuando principalmente nos seguintes temas: Desenvolvimento ágil de software, arquiteturas de software orientadas à objetos, reúso de software por meio de Engenharia Dirigida por Modelos (MDE), Desenvolvimento Orientado à Serviços,  Reengenharia e refatoração, técnicas de prototipação rápida de aplicações baseadas em padrões de projeto, variabilidade arquitetural, evolução de software, evolução de banco de dados, modernização de aplicações, e automação de processos de desenvolvimento que inclua OSLC, integração, implantação e entrega contínua. Nestes tópicos, busca-se a integração das ferramentas por meio de transformações. Para tal, as ferramentas podem ser representadas em diversos construtores de linguagens de modelagem como UML Profiles, Linguagens Específicas de Domínio (DSLs) e linguagens nativas/ad-hoc como Java Annotations. Foi empreendedor e valoriza bastante a pesquisa aplicada com potencial de inovação na indústria de software. Neste sentido, conduz pesquisas aplicadas ao arranjo produtivo local, como para identificar a viabilidade de algoritmos para detecção de doenças em lavoura de soja e arroz por meio de fotos tiradas com o uso de drones, viabilidade e variabilidade na implementação de aplicativos para internet das coisas,  estudos aplicados com novas metodologias e ferramentas educacionais e estudos aplicados ao desenvolvimento de software em geral. Fábio também vem conduzindo um projeto de pesquisa inter-disciplinar unindo conhecimentos sobre transferência de tecnologia, assets e blockchain.

Áreas de pesquisa: Técnicas de Inspeção e Engenharia de Requisitos, Modelagem de software por meio da UML e AOSE – Agent Oriented Software Engineering
Apresentação. Possui graduação em Informática pela Universidade da Região da Campanha (1995), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2002) e doutorado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2012). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Pampa. Possui experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente nas seguintes áreas: Modelagem de software por meio da UML e AOSE – Agent Oriented Software Engineering.

Áreas de pesquisa: Engenharia de software inteligente, Linguagem Específica de Domínio, Sistemas auto-adaptativos
Apresentação. O prof. João Pablo desenvolve pesquisas em Engenharia de Software Inteligente, onde explora a sinergia entre Inteligência Artificial e a Engenharia de Software. Atualmente, coordena o projeto de pesquisa chamado “Uma Linguagem de Modelagem de Domínio Específico para Sistemas Autoadaptativos”, o qual busca desenvolver uma linguagem de modelagem de domínio específico baseada em UML para a modelagem conceitual de sistemas autoadaptativos. Complementarmente, atua no projeto “Engenharia de Requisitos para Sistemas multiagentes”, o qual busca desenvolver técnicas de engenharia de requisitos para sistemas multiagentes.

Áreas de pesquisa: Gerenciamento de Projetos de Software, Teste de Desempenho, Teste Baseado em Modelos, Linguagem de Domínio Específico, Linhas de Produtos de Software, Banco de Dados e Engenharia de Software Experimetal
Apresentação. Graduado em Licenciatura em Computação pela Universidade Feevale (2005). Master of Business Administration em Gerenciamento de Projetos pela FGV (2008). Mestre em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul – PUCRS (2012). Doutor em Ciência da Computação pela PUCRS (2016). Atuou como pesquisador da PUCRS no Projeto de Pesquisa em Virtualização e Teste de Software PUCRS/DELL durante o seu mestrado e doutorado. Atuou como docente do CST em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela FTEC em Novo Hamburgo. Atuou também como docente do CST em Jogos Digitais na Universidade Feevale. Atuou como professor do magistério superior na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) – Campus Francisco Beltrão, associado ao curso de Licenciatura em Informática. Atualmente é professor do magistério superior adjunto na Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA) – Campus Alegrete, associado aos cursos de Bacharelado em Ciência da Computação e Engenharia de Software. Possui experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Gerenciamento de Projetos de Software, Teste de Desempenho, Teste Baseado em Modelos, Linguagem de Domínio Específico, Linhas de Produtos de Software, Banco de Dados e Engenharia de Software Experimental. Membro da Association for Computing Machinery (ACM).

Áreas de pesquisa: Redes de Computadores, Algoritmos e Otimização Combinatória com ênfase em Funções Virtualizadas de Rede (NFV) e Redes Definidas por Software (SDN)
Apresentação. Marcelo Luizelli é doutor em Computação (UFRGS, 2017). Foi pesquisador visitante na NOKIA Bell Labs e na Technion University (Israel) sob orientação do prof. Dr. Danny Raz. Atua como Professor Adjunto na Universidade Federal do Pampa. Sua pesquisa é focada em Redes Definidas por Software, Virtualização de Funções de Rede, e Planos de Dados Programáveis. O Prof. Luizelli vem publicando seus trabalhos em periódicos e conferências de bom impacto, tais como o IEEE Communications Letters, o Elsevier Computer Communications, o Journal of Network and Computer Applications (Elsevier), o IEEE INFOCOM, ACM SIGCOMM, e o IFIP/IEEE IM. Atualmente, é professor credenciado no Programa de Pós Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) e no Programa de Pós Graduação em Engenharia de Software (PPGES). Tem coordenado projetos com financiamento de várias fontes, como CNPq e FAPESP. 
Áreas de pesquisa: gerenciamento de recursos em ambientes de Computação em Nuvem, Computação na Borda
Apresentação. Paulo Silas formou-se em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal Farroupilha em 2018. Posteriormente, recebeu os graus de mestre e doutor em Ciência da Computação pela PUCRS, em 2020 e 2023, respectivamente. Durante sua trajetória acadêmica, Paulo atuou como pesquisador em diversos projetos de P&D financiados por agências de fomento (como FAPERGS e FAPESP) e empresas de renome (como a Dell). Paulo tem experiência em desenvolvimento, tendo múltiplos registros de software cadastrados juntos ao INPI, e pesquisa científica, tendo publicado mais de 40 artigos em conferências e periódicos nacionais e internacionais de renome, incluindo IEEE Communications Letters, Future Generation Computer Systems e Journal of Network and Computer Applications. Atualmente, Paulo é membro do corpo docente efetivo da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), campus Alegrete. Seu interesse de pesquisa é majoritariamente voltado ao gerenciamento de recursos em ambientes de Computação em Nuvem e Computação na Borda.

Áreas de pesquisa: Redes de Computadores, Sistemas Distribuídos, Cibersegurança, Sistemas de Informação, Deep Learning.
Apresentação. Atualmente é Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Eng. de Software (PPGES) da Universidade Federal do Pampa (Unipampa) em Alegrete/RS, onde também atua como docente nos cursos de Ciência da Computação e Eng. de Software. Anteriormente, obteve o título de Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) em 2017, realizou estágio de doutorado sanduíche na Télécom ParisTech (França) no ano letivo europeu 2014-2015. Possui experiência nas áreas de Redes de Computadores, Sistemas Distribuídos e Segurança de Sistemas Computacionais. É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e do Laboratório de Estudos Avançados em Computação (LEA). Alguns projetos são: Malware DataLab, Aedes Vigilance (com UFRGS) , Programa de Rastrabilidade da Agricultura Familiar.

Prof. Dr. Silvio Ereno Quincozes
Áreas de pesquisa: cibersegurança, inteligência artificial aplicada, processamento de linguagem natural aplicado à segurança do usuário.

Apresentação. Dr. Silvio Ereno Quincozes recebeu seu B.Sc. (Engenharia de Software, 2015) pela Universidade Federal do Pampa, M.Sc. (Ciência da Computação, 2018) pela Universidade Federal de Santa Maria, e D.Sc. (Ciência da Computação, 2022) pela Universidade Federal Fluminense com período sanduíche na Universidade de Pittsburgh (2020). Seus temas e interesses de pesquisa estão relacionados a Cibersegurança, com destaque para aplicações de inteligência artificial. A explicabilidade e otimização de aplicações de Inteligência Artificial aplicada à ciberseguraça é sua principal linha de pesquisa. Possui experiência/interesse em aplicações de cibersegurança em sistemas ciberfísicos, internet das coisas, aplicações na saúde e uso de processamento de linguagem natural (e ChatGPT) para detecção de conteúdo malicioso (ofensivo, engenharia social, etc.). Atualmente, é professor da UNIPAMPA e membro dos programas de pós-graduação em Engenharia de Software (PPGES/UNIPAMPA) e Ciência da Computação (PPGCO/Universidade Federal de Uberlândia – UFU). Sua tese de doutorado foi premiada como melhor tese no Concurso de Teses e Dissertações em Segurança da Informação e Sistemas Computacionais (CTDSeg 2022) promovido pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e sua dissertação de mestrado levou ao prêmio de melhor artigo no Latin American Network Operations and Management Symposium (LANOMS 2019).

Áreas de pesquisa: Engenharia de Requisitos, Qualidade de Software, Engenharia de Software Experimental.
Apresentação. Doutor e Mestre em Informática pelo Programa de Pós-Graduação em Informática da Universidade Federal do Amazonas (UFAM). Graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Roraima (Campus Boa Vista). Possui curso Técnico em Informática, com ênfase em Programação em Computadores, pela Escola Tecnológica do Estado do Pará / Itaituba. Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA) e membro do Grupo de Pesquisa LESSE (Laboratory of Empirical Studies in Software Engineering) e USES (Usabilidade e Engenharia de Software). Possui interesse nas áreas Engenharia de Software e IHC, atuando principalmente no seguintes temas: Engenharia de Requisitos, Qualidade de Software, Engenharia de Software Experimental, Pesquisa em Educação em Computação, Projeto e Avaliação de Usabilidade e User eXperience e Tecnologias de apoio a Integração entre as áreas de Engenharia de Software e Interação Humano-Computador.

Corpo docente colaborador

Prof.ª Dr.ª Alice Fonseca Finger

Áreas de pesquisa: Fundamentos da Computação, Informática na Educação, Engenharia de Software Aplcada e Matemática Computacional.

Apresentação. Doutora e Mestra em Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal de Pelotas, na área de Fundamentos da Computação. Graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pelotas. Atualmente é professora adjunta da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA) e líder do Grupo de Pesquisa LabISE – Laboratory of Intelligent Software Engineering. Possui interesse nas áreas Engenharia de Software Inteligente, atuando principalmente em projetos de pesquisa e inovação com o tema “Ferramentas inteligentes para apoio ao ensino de matemática para computação”. Também colabora em projetos com foco em disponibilização e visualização de dados; melhoria de processos e sistemas autoadaptativos.

Lattes: http://lattes.cnpq.br/2691501072064698
Orcid: https://orcid.org/0000-0003-4168-2872
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/alice-finger-12381222/

Áreas de pesquisa: Processos de software, metodologias ágeis de desenvolvimento de software, linguagens de modelagem de processos, automação e gerenciamento de processos de negócio e engenharia de software dirigida por modelos (MDE).
 

Apresentação. É doutora em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Já foi empreendedora e tem experiência prática na indústria de software como analista de sistemas e engenheira de processos de software com foco em agilidade. Desenvolve pesquisas especialmente relacionadas às áreas de engenharia de processos de software e gerenciamento e automação de processos de negócio. É pesquisadora membro do grupo AgileKIP (https://agilekip.github.io/site/), que conduz pesquisas aplicadas relacionadas a processos ágeis e intensivos em conhecimento. Colabora ativamente com pesquisadores da UFRJ (inclusive, co-orientando alunos de mestrado) e da University of Waterloo (Canadá).