Daniel Sundfeld Lima

Perfil acadêmico e profissional

• Posição Atual: Professor Adjunto da Universidade de Brasília (UnB), atuando no curso de graduação em Engenharia de Software desde 2022.
• Áreas de Atuação: Computação paralela , computação de alto desempenho , unidades de processamento gráfico (GPU), computação em nuvem, sistemas distribuídos e bioinformática.
• Atuação Institucional: Participa de projetos de pesquisa e desenvolvimento com o IBICT voltados à infraestrutura informacional aberta, lagos de dados e recuperação de informação científica.

Formação acadêmica

• Doutorado em Informática - Universidade de Brasília, com doutorado-sanduíche na University of Copenhagen (2013-2017).
• Tese de doutorado: “Alinhamento primário e secundário de sequências biológicas em arquiteturas de alto desempenho” (2017).
• Mestrado em Informática - Universidade de Brasília (2010-2012).
• Graduação em Ciência da Computação - Universidade de Brasília (2003-2007).

Atividades profissionais e de ensino

• Professor do magistério superior na Universidade de Brasília desde 2022, atuando no curso de Engenharia de Software.
• Ministrou disciplinas como Fundamentos de Sistemas Operacionais e Algoritmos e Programação de Computadores.
• Foi professor do Instituto Federal de Brasília (2018-2022), incluindo atuação como coordenador do curso de Tecnologia em Sistemas para Internet.
• Possui experiência anterior na indústria como desenvolvedor sênior e gerente de projetos na Aker Security Solutions, com atuação em software de segurança, Linux, redes, OpenSSL e manutenção de produtos.
• Desenvolve pesquisas em computação de alto desempenho, computação em nuvem, sistemas distribuídos e bioinformática, aplicando essas áreas à solução de problemas complexos.

Contribuições e prêmios

• Menção Honrosa no concurso de Teses e Dissertações em Arquiteturas de Computadores e Computação de Alto Desempenho (WSCAD-CTD), Sociedade Brasileira de Computação (2018).
• Best Achievement Awards - PUMPS 2015, Universitat Politècnica de Catalunya.
• Revisor de periódicos como Concurrency and Computation: Practice & Experience, Journal of the ACM e Parallel Computing.
• Desenvolvimento de ferramentas e softwares como CUDA-Sankoff, Foldalign 2.5 e PA-Star, voltados à bioinformática e ao processamento de alto desempenho.

Áreas de pesquisa

• Computação de alto desempenho e computação em nuvem - Computação de Alto Desempenho e Computação em Nuvem é um campo dinâmico e essencial na ciência da computação, focado no desenvolvimento e na aplicação de sistemas computacionais avançados capazes de processar grandes quantidades de dados a velocidades extremamente altas.

Projetos atuais

• Projeto Laguna - Este projeto visa estender o processamento massivo de um lago de dados utilizando uma arquitetura em nuvem, utilizando a Amazon Web Services (AWS) como provedor.

• Sistema de apoio de gestão informacional do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação - MCTI (2026-Atual).
• Serviços PI: inovação e eficiência na recuperação de informações de propriedade intelectual do INPI (2025-Atual).
• Laguna - Infraestrutura Informacional Aberta e Lago de Dados (2022-2025).
• Nimbus: uma arquitetura serverless em nuvem para correção automática de códigos (2023-2024).
• Cloud, IoT e Sistemas Distribuídos (2020-2022).
• BioCloud - A Framework for the Execution of Biotechnology Applications in Several Platforms of the Amazon AWS Cloud (2020-2025).

Experiência em orientação

Orientações atuais

Contato

• Endereço profissional: Universidade de Brasília, Campus Gama, Área Especial de Indústria Projeção A - UnB, Setor Leste (Gama), Brasília - DF, Brasil.
• Telefone: (61) 3107-8901
• Homepage: FGA/UnB
• Lattes iD: CV Lattes
• Orcid iD: Orcid Profile