Marcia Fampa

Professora Titular do
Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, COPPE
Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ
Caixa postal: 68511, Rio de Janeiro, RJ 21941-972, Brazil
Email: fampa@cos.ufrj.br
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Marcia é Professora da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) desde 1997 e é bolsista de produtividade em pesquisa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Atualmente, Marcia é Professora Titular da UFRJ, no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE. Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC/RJ) (1987). Possui mestrado (1992) e doutorado (1996) em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ, com pesquisa realizada durante um ano na University of Iowa, através do programa de doutorado sanduíche do CNPq.

Seu orientador de mestrado foi Nelson Maculan (UFRJ) e seus orientadores de doutorado foram Clovis Gonzaga (UFRJ), Kurt Anstreicher (University of Iowa) e Jon Lee (University of Michigan). Marcia foi pesquisadora visitante por oito meses no Laboratório Nacional de Computação Cientifica (LNCC) em 1997, por um ano na University of Iowa, em 2005/2006, por um mês na École Polytechnique de Montréal em 2019, por três meses no ICERM/Brown University em 2023, e por nove meses na University of Michigan em 2023/2024. Marcia é coordenadora da disciplina Álgebra Linear do curso superior de Tecnologia em Sistemas de Computação à distância da Fundação CECIERJ, desde 2005.

Marcia orientou mais de 30 alunos de doutorado e mestrado. Foi vice-presidente da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO) no biênio 2017-2018 e é membro do corpo editorial da revista TOP – Transactions in Operations Research. Marcia teve também uma passagem pela indústria, trabalhando como Engenheira de Sistemas no Departamento de Pesquisa Operacional da empresa White Martins S.A. em 1988. Sua área de pesquisa de interesse é Otimização, atuando principalmente na área de Programação Não-linear Inteira Mista (PNILM), com ênfase na construção de relaxações convexas para problemas de PNLIM.