Estudantes e egressos do Centro de Informática (CIn) da UFPE integraram as três equipes vencedoras do Hackathon Serpro. A competição ocorreu de 20 a 22 de Setembro no bairro do Parnamirim, Recife. Na equipe Neuróticos, que ocupou o primeiro lugar, tivemos os ex-alunos Gabriel Bandeira e Eduardo Macedo e o aluno Douglas Vasconcelos. A equipe Robô CIn_Data ficou em segundo lugar e foi composta pelos estudantes Mateus Machado, Lucas Santos, Deborah Moura, Walber Rodrigues e Heitor Medeiros do grupo de estudos em robótica do CIn-UFPE, o RobôCIn. Milton Gama Neto e Cláudio Monteiro, mestrandos do Centro, fizeram parte da equipe Carcará, terceira colocada na competição. Cada grupo recebeu como premiação doze mil, oito mil e seis mil reais, respectivamente.

No Hackathon Serpro, 100 competidores participaram em 20 equipes. O desafio era criar soluções digitais baseadas em ciência de dados que permitissem que as empresas tornassem seus processos de tomada de decisão mais assertivos e as suas gestões mais eficientes. A solução vencedora, do grupo Neuróticos, prevê o sucesso das empresas baseado na demanda, localização, indicadores econômicos e concorrência. Todos os membros do grupo são funcionários da NeuroTech, três deles fizeram ou fazem parte do CIn-UFPE. Gabriel Bandeira concluiu a graduação em agosto de 2019. Durante o período no Centro, entre outras coisas, ele foi co-fundador do RobôCIn. Para ele, a formação no Centro contribuiu para o seu desempenho no hackathon. “No CIn eu tive vários desafios, seja em projetos curriculares ou os extracurriculares que procurei fazer com Edna Barros na competição da Intel e no RobôCIn. Acredito que isso fomentou meu espírito de adorar competições e hackathons”, destaca Gabriel.  

A solução do grupo Robô CIn_Data no Hackathon Serpro foi o SmartUp, capaz de extrair um relatório comparativo de empresas concorrentes, escolhendo parâmetros como região das empresas, faixa etária e gênero dos clientes que mais fizeram reclamações. Os dados melhoram o conhecimento da marca sobre o seu público-alvo. A solução é baseada em Extract, Transform and Load e Data Science a partir do cruzamento do banco de reclamações do PROCON com a base de CNPJs do Serpro. 

A equipe Carcará apresentou uma plataforma assistida por machine learning que possibilita que empresas no segmento business to business encontrem rapidamente novos clientes e fornecedores, ranqueando-os em determinadas regiões geográficas, natureza do negócio e contexto socioeconômico.

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