A tarefa de busca de especialistas é problema de ranking: dado um tópico de especialidade, deseja-se construir uma lista ordenada por relevância de pesquisadores de maneira que, aqueles no topo da lista sejam os especialistas. O desafio, no contexto desse trabalho, é que os dados presentes são de uma entidade diferente: as publicações e incluem seus atributos como título, data de publicação e palavras-chaves e etc, assim a única informação disponível dos pesquisadores é a sua relação de autoria com esses documentos. Para resolver esse problema, esse trabalho utiliza modelos recentes de aprendizado profundo, em específico os transformers, que têm se mostrado melhor que as estratégias tradicionais de ranqueamento. Foi aplicado o conceito de transformers hierárquicos, no qual um modelo recebe uma sequência de publicações relacionadas a um autor de entrada a fim de gerar uma lista de representações densa a serem consumidas por um segundo modelo que deve ranqueá-las.