Professora assistente do Departamento de Informática da PUC-Rio, Greis Silva Calpa tem participado na orientação de alunos de graduação, mestrado e doutorado em pesquisas nas áreas de Interação Humano-Computador (IHC), Realidade Virtual e Machine Learning. Seus interesses de pesquisa incluem a interseção entre IHC e Inteligência Artificial, tais como interfaces inteligentes aplicadas na saúde, indústria e educação; técnicas de ML nos processos de IHC, como modelagem de usuário utilizando ML; design de IHC para sistemas inteligentes; jogos sérios, tecnologias assistivas, interação multimodal e computação afetiva. Greis possui graduação em Licenciatura em Informática pela Universidad de Nariño (Colômbia,
2009), com título revalidado para Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF, Brasil), fez mestrado em Informática (2012) e doutorado em Ciências – Informática pela PUC-Rio (2016) com ênfase em IHC. Realizou pós-doutorado no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e no Departamento de Informática da PUC-Rio. Atuou como pesquisadora e consultora acadêmico-tecnológica no Instituto Tecgraf/PUC-Rio.

Marcos Kalinowski é professor da PUC-Rio e fundador do laboratório SAIL (Software & AI Engineering Lab), um co-lab do Instituto Kunumi, onde orienta pesquisas de mestrado e doutorado e coordena projetos de PD&I em colaboração com empresas. Sua pesquisa concentra-se em Engenharia de Software e IA (AI Engineering), Engenharia de Software Experimental e Aspectos Humanos da Engenharia de Software. É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq e Cientista do Nosso Estado pela FAPERJ.

É autor de mais de 200 publicações científicas nessas áreas, disponíveis gratuitamente em seu site profissional (http://www.inf.puc-rio.br/~kalinowski), e recebeu mais de 20 prêmios de melhor artigo em conferências internacionais de referência, como ICSE, CAIN e ESEM. Antes de ingressar na academia, atuou por mais de uma década na indústria de software e mantém colaboração contínua com o setor, o que influencia sua abordagem de pesquisa, voltada à solução de problemas de relevância prática. Esse foco em questões centrais para a comunidade acadêmica e industrial tem contribuído para o alcance de sua produção científica, tendo sido o pesquisador mais citado da América Latina em Engenharia de Software em 2024 e 2025.

Com forte dedicação à formação de novos pesquisadores, orientou diversas dissertações e teses de doutorado, das quais mais de 10 foram premiadas, incluindo prêmios como Melhor Tese de Doutorado em Engenharia de Software (CTD-ES) e Melhor Tese de Doutorado em Qualidade de Software (CTDQS). Participou de mais de 40 bancas de doutorado, incluindo diversas bancas em instituições da América do Norte e da Europa.

No ensino, é autor de livros didáticos como Engenharia de Software para Ciência de Dados (finalista do Prêmio Jabuti Acadêmico 2024), Introdução à Estatística para Ciência de Dados (semifinalista do Prêmio Jabuti Acadêmico 2025) e Handbook on Teaching Empirical Software Engineering (Springer), adotado internacionalmente. Atua na graduação, na pós-graduação e na educação continuada, sendo criador e coordenador das especializações em Engenharia de Software e em Desenvolvimento Full Stack da CCEC da PUC-Rio.

Exerceu diversas funções de liderança na comunidade internacional, como Program Chair do ESEM, Chair da ISERN e General Chair do ICSE 2026, contribuindo para a realização, pela primeira vez no Brasil, da principal conferência internacional da área. Integra o Steering Committee do ICSE e a rede ISERN (International Software Engineering Research Network), na qual representa a PUC-Rio. Foi professor convidado na Universidad de Castilla-La Mancha (Espanha) e professor visitante na University of Bari Aldo Moro (Itália). Atua como editor associado do Journal of Systems and Software, IEEE Software e Empirical Software Engineering. É membro da ACM, da IEEE e da Sociedade Brasileira de Computação.

Marco Serpa Molinaro é professor adjunto da PUC-Rio e tem como principais áreas de atuação a Otimização e Raciocínio Automático e a Teoria da Computação. Seus principais interesses são as áreas de algoritmos sob incerteza e Programação Inteira onde desenvolve suas pesquisas. Marco é graduado em Engenharia da Computação (2005) e Mestre em Informática (2008) pela PUC-Rio e é Doutor em Algorithms, Combinatorics, and Optimization pela universidade Carnegie Mellon (2013).

Professor associado da PUC-Rio, Sérgio Lifschitz tem como ênfase o trabalho em Banco de Dados. Neste meio, seu principal campo é o da Bioinformática, fazendo pesquisas em seu laboratório, o BioBD. Neste ambiente ele tem enfoque apenas em pesquisas, formando parcerias com grandes institutos da área, como a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz).  Além das pesquisas, Sérgio também desenvolve projetos em paralelo com outras diversas áreas, não se limitando ao campo científico. Sérgio se graduou em Engenharia Elétrica (1986), fez Mestrado no mesmo setor pela PUC-Rio (1987) e  se tormou doutor em Informática pela École Nationale Supérieure des Telécommunications (ENST Paris) em 1994.