• Datos Personales

    • Identidad

      Nombre en citaciones bibliográficas: SCHUSTER, J. J.
      Documento: Cédula de identidad uruguay - 1086946901 , Pasaporte/Documento extranjero - GB930106
      Sexo: Masculino
      País de pasaporte: Brasil
      Fecha de nacimiento: 07/05/1986
      Lugar de nacimiento: Brasil / São Martinho - RS
      País de Nacionalidad: Brasil
    • Datos Generales

      • Institución principal

        Universidad Tecnológica/ Instituto Tecnológico Regional Norte / Uruguay
      • Dirección institucional

        Institución: Universidad Tecnológica / Instituto Tecnológico Regional Norte / Sector Educación Superior/Público
        Dirección: Ruta 5 (Guido Machado Brum), km 496 / 40000
        País: Uruguay / Rivera / Rivera
        Teléfono: (+598) 4622 2147
        Correo electrónico/Sitio Web: secretaria.mecind@utec.edu.uy https://utec.edu.uy/
    • Formación

      • Formación académica

        • Concluida

          • Maestría

            • Programa de Pós Graduação em Engenharia (2015 - 2017)
              Fundação Universidade Federal do Pampa , Brasil
              Título de la disertación/tesis/defensa: Estudo da Transição de Escoamento Causada Pela Estratificação Estável em um Escoamento de Couette Plano Utilizando Simulação De Grandes Turbilhões
              Obtención del título: 2018
              Sitio web de la disertación/tesis/defensa: http://cursos.unipampa.edu.br/cursos/ppeng/en/
          • Grado

            • Engenharia Mecânica (2011 - 2015)
              Fundação Universidade Federal do Pampa , Brasil
              Título de la disertación/tesis/defensa: Estudo da Transição Laminar-Turbulenta Utilizando CFD
              Obtención del título: 2015
              Sitio web de la disertación/tesis/defensa: http://cursos.unipampa.edu.br/cursos/engenhariamecanica/
          • Especialización/Perfeccionamiento

            • Especialista en Robótica e Inteligencia Artificial (2019 - 2021)
              Universidad Tecnológica - Universidad Tecnológica , Uruguay
              Título de la disertación/tesis/defensa: Deep learning applied to data-driven discovery of partial differential equations in fluid mechanics
              Tutor/es: Ph.D Emanuel da Silva Diaz Estrada
              Descripción del título obtenido: Especialista en Robótica e Inteligencia Artificial
              Obtención del título: 2021
    • Idiomas

      • Portugués
        Entiende muy bien / Habla muy bien / Lee muy bien / Escribe muy bien
      • Español
        Entiende muy bien / Habla bien / Lee muy bien / Escribe bien
      • Inglés
        Entiende muy bien / Habla bien / Lee muy bien / Escribe bien
    • Areas de actuación

      • Ingeniería y Tecnología

        Ingeniería Mecánica /Ingeniería Mecánica /Mecanica de Fluidos Computacional y Método de los Elementos Finitos
    • Actuación profesional

      • Sector Educación Superior/Público - Universidad Tecnológica - Uruguay

        Instituto Tecnológico Regional Norte

        • Vínculos con la Institución

          • Colaborador (02/2019 - a la fecha)Trabajo relevante
            Docente adjunto 40 horas semanales
        • Actividades

          • Docencia

            • Tecnólogo en Mecatrónica Industrial (TMECI) (02/2019 - a la fecha)
              Grado
              Responsable
              Asignaturas:
              Resistencia de Materiales, 60 horas, Teórico-Práctico
            • Tecnólogo en Mecatrónica Industrial (TMECI) (02/2019 - a la fecha)
              Grado
              Responsable
              Asignaturas:
              Hidráulica y Neumática, 60 horas, Teórico-Práctico
            • Tecnólogo en Mecatrónica Industrial (TMECI) (02/2019 - a la fecha)
              Grado
              Responsable
              Asignaturas:
              Proyecto Final, 60 horas, Teórico-Práctico
    • Carga horaria

      • Carga horaria de docencia: 30 horas
      • Carga horaria de investigación: Sin horas
      • Carga horaria de formación RRHH: Sin horas
      • Carga horaria de extensión: Sin horas
      • Carga horaria de gestión: 10 horas