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VTEX assina acordo de cooperação para intercâmbio científico e tecnológico com a PUC-RJ

Por: Redação E-Commerce Brasil

Equipe de jornalismo E-Commerce Brasil

Instituição fornecerá consultorias tecnológicas por meio do professor Ruy Milidiú

Com o objetivo de agregar valores aos produtos já existentes e aos que pretendem lançar na área tecnologia, a VTEX (http://www.vtex.com.br), empresa líder em tecnologia para comércio eletrônico e pioneira na comercialização de software como serviço (SaaS), acaba de formalizar um acordo de cooperação para intercâmbio científico e tecnológico com a Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ).

Com esse convênio, a PUC-RJ oferecerá o material intelectual através de consultorias com o pesquisador Ruy Luiz Milidiú, Coordenador do LEARN (Laboratório de Engenharia de Algoritmos e Redes Neurais). Pelo acordo, o pesquisador auxiliará a área de TI (Tecnologia da Informação) da VTEX na criação de modelos de Aprendizado de Máquina, subárea da Inteligência Artificial, que agreguem valor aos produtos da VTEX.

“Iniciamos a primeira parte do termo de cooperação que trata das horas de consultorias que receberemos do pesquisador Ruy Milidiú. Mas pretendemos estender essa parceria. Futuramente, aditivos poderão ser acrescentados para utilizar ainda mais o material intelectual do pesquisador e seu grupo de pesquisa na PUC-RJ”, explica Geraldo Thomaz, co-CEO da VTEX.

Ruy Milidiú é Ph.D em Pesquisa Operacional pela Universidade da California em Berkeley, onde obteve inicialmente o grau de M. Sc. em Pesquisa Operacional. Sua graduação é em Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro, sendo também Mestre em Matemática Aplicada pela mesma universidade. Atualmente, é professor associado da PUC. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Algorítmica e Aprendizado de Máquina. Recentemente, uma equipe liderada por ele obteve o Primeiro Lugar na mais prestigiosa competição internacional de sistemas para processamento de linguagem natural, a Conference on Natural Language Learning (CoNLL Shared Task 2012). Nesta competição, sua equipe construiu o melhor sistema para uma importante tarefa linguística para três idiomas: inglês, chinês e árabe.