Bolsa de TT-IV em Tecnologia da Informação

Level 4-Technical Training Fellowship in Information Technology

Nº: 2268

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2016/18840-3

FAPESP process: 2016/18840-3

Título do projeto: Aplicação de técnicas de transferência de aprendizagem e ontologias a modelos QSAR para regressão

Project title: Applying transfer learning techniques and ontologies to QSAR regression models

Área de atuação: Aprendizagem de Máquina

Working area: Machine Learning

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Patricia Rufino Oliveira

Principal investigator: Patricia Rufino Oliveira

Unidade/Instituição: EACH/USP

Unit/Instituition: EACH/USP

Data limite para inscrições: 10/08/2018

Deadline for submissions: 2018-08-10

Publicado em: 31/07/2018

Publishing date: 2018-07-31

Localização: Rua Arlindo Béttio, 1000, CEP: 03828-000, São Paulo

Locale: Rua Arlindo Béttio, 1000, CEP: 03828-000, São Paulo

E-mail para inscrições: proliveira@usp.br

E-mail for proposal submission: proliveira@usp.br

  • Resumo Summary

    O projeto "Aplicação de técnicas de transferência de aprendizagem e ontologias a modelos QSAR para regressão", dentro da linha de fomento "Acordos de Cooperação FAPESP/IBM Brasil", com projeto no Programa Parceria para a Inovação Tecnológica (PITE), dispõe de uma vaga de treinamento técnico, com bolsa TT-IV da FAPESP, na Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP). 

    O projeto tem como principal objetivo o desenvolvimento de técnicas de transferência de aprendizagem e a integração de diferentes ontologias para problemas de Química Medicinal. 

    O bolsista participará das atividades do grupo de pesquisa em que se insere o projeto, atuando nas diversas etapas de análise de dados químicos, implementação de técnicas e análise de resultados. Ele(a) ainda irá atuar na configuração e manutenção de infraestrutura de hardware e software do laboratório de pesquisa. 

    Os requisitos que serão levados em consideração na seleção do bolsista são: conhecimento de técnicas de aprendizagem de máquina, experiência em Linux e Windows e conhecimento em programação em Java, Python e R. Além disso, é desejável que os candidatos tenham inglês intermediário.

    Os interessados deverão enviar currículo atualizado para: proliveira@usp.br. 

    O prazo de inscrição vai até o dia 10 de agosto de 2018. 

    A vaga é para treinamento técnico nível quatro (TT-IV), em que o pesquisador receberá bolsa FAPESP no valor de R$ 3.021,60 por mês. Essa bolsa é voltada para graduado, especialista em Tecnologia de Informação (TI), com dois anos de experiência após a graduação ou título de mestrado na área de TI, sem vínculo empregatício. Será necessária a dedicação de 40 horas semanais às atividades de apoio ao projeto de pesquisa.

    The project "Applying transfer learning techniques and ontologies to QSAR regression models", within the "Cooperation Agreements/São Paulo Research Foundation-FAPESP/IBM Brazil, project of Research Partnership for Technological Innovation (PITE)" offers a Level IV Technical Training Fellowship, at School of Arts, Sciences and Humanities of the University of São Paulo (EACH/USP), in São Paulo, Brazil. 

    The main objectives of this project are related to the development of transfer learning techniques and to the integration of different ontologies for Medicinal Chemistry problems. 

    The fellow will participate in the activities of the research group in which the project is executed, acting in the various stages of chemical data analysis, which includes the development of computational tools and experimental analyses. He/she will also be involved in the configuration and maintenance of the hardware and software infrastructure of the research laboratory. 

    The requirements that will be taken into account in the selection process are: knowledge of machine learning techniques, experience in Linux and Windows, and programming skills in Java, Python and R. In addition, it is desirable that candidates have intermediate English. 

    Those interested should send updated curriculum to: proliveira@usp.br. 

    The registration deadline is August 10, 2018. 

    This fellowship is addressed to graduates, IT specialists, with two years of experience after graduation or a master's degree in IT, with no employment contract, dedicating 40 hours a week to the activities supporting the project.