Robespierre Pita é graduado em Sistemas de Informação (2009) e especialista em Redes de Computadores (2011), ambos os títulos obtidos pela Universidade Salvador. Concluiu o mestrado (2015) e o doutorado (2019) em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia (UFBA). Atualmente, é Professor Adjunto no Instituto de Computação da UFBA (IC-UFBA) e integra o corpo docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PGCOMP-UFBA), que possui nota 5 na avaliação da CAPES.
Sua pesquisa concentra-se em Ciência e Engenharia de Dados, com ênfase no desenvolvimento de métodos para processamento e mineração de grandes volumes de dados de saúde multimodais. Entre suas principais contribuições, destacam-se três métodos de vinculação de dados voltados para ambientes de big data, aplicados a bases do SUS e do CadÚnico. Esses métodos têm apoiado pesquisas em saúde populacional e a avaliação de políticas públicas. Atualmente, tem seu principal foco em métodos capazes de produzir estruturas de índices aprendidos e modelos de Record Linkage com justiça algorítmica.
Projetos:
- Coorte de 100 Milhões de Brasileiros;
- Modelling Task Force (MTF);
- Google AI.