Bolsa de TT-V em Computação

Level 5-Technical Training Fellowship in Computer Science

• Resumo Summary

  Identificar, tratar e prevenir ataques e incidentes de segurança em sistemas computacionais e informações tem se tornado cada vez mais importante e desafiador. O projeto PIPE I - “Serviço de Threat Intelligence em Cibersegurança” tem por objetivo investigar o uso de algoritmos de mineração de dados e aprendizado de máquina e sua aplicação no desenvolvimento de um serviço de inteligência em segurança computacional que possa ajudar pessoas e instituições a identificar, mitigar, prevenir ataques, incidentes de segurança e outras vulnerabilidades com muito mais rapidez e eficiência.

  Nesta etapa o projeto (PIPE fase I) terá duração de 9 meses. Durante esse período, o bolsista deverá atuar 40h semanais na sede da empresa em conjunto com outros membros da equipe, incluindo desenvolvedores e especialistas em cibersegurança. Há possibilidade de contratação pela empresa ao término da bolsa.

  1. Atividades

  O bolsista será responsável pelo desenvolvimento de uma prova de conceito, que irá avaliar métodos de mineração de dados e de aprendizado de máquina na automatização de funções que são atualmente executadas manualmente pelos especialistas em segurança da empresa. O bolsista deverá atuar em atividades que incluem:

  • Coleta, fusão e armazenamento de dados;

  • Preparação dos dados para a etapa de mineração de dados e aprendizado de máquina, incluindo etapas como formatação, seleção de atributos e treinamento dos métodos de mineração de dados;

  • Avaliação dos métodos de mineração de dados, identificando quais oferecem maior potencial para a automação das tarefas e processos de negócio envolvidos e como podem ser configurados para obter melhor desempenho e qualidade de resultados;

  • Elaboração de um relatório técnico contendo os resultados obtidos durante o projeto. 

  2. Requisitos

  2.1. Graduado, especialista em TI com pelo menos cinco anos de experiência após a graduação ou título de doutorado;

  2.2. Experiência em Linux (desejável);

  2.3. Programação em PHP e Python (experiência em pelo menos uma das duas linguagens);

  2.4. Experiência prévia em mineração de dados, aprendizado de máquina ou cibersegurança são desejáveis, mas não obrigatórios;

  2.5. Disponibilidade para iniciar as atividades tão logo a FAPESP aprove a seleção.

  * É vetada a inscrição de candidatos aposentados. 

  3. Critérios para seleção

  3.1. Experiência prévia com as linguagens de programação e plataformas citadas serão requisitos mínimos. Experiência prévia em análise de dados, mineração de dados e aprendizado de máquina serão considerados requisitos desejáveis. 

  Omissões neste edital serão resolvidas pelo pesquisador principal do projeto PIPE, levando em conta as regras da FAPESP (http://www.fapesp.br/bolsas/tt e http://www.fapesp.br/3098).

  4. Mais informações

  Para mais informações, entre em contato pelo e-mail selecao-pipe@redbelt.com.br. 

  5. Documentos necessários para a candidatura

  5.1. Carta de intenção, com apresentação pessoal de no máximo 500 palavras, mencionando:

  - As razões que motivaram a inscrição;
  - Breve relato da experiência prévia relevante, incluindo ferramentas e técnicas citadas como requisitos.

  5.2. Curriculum vitae (preferencialmente o CV Lattes);

  5.3. Cópia do título de doutor ou declaração com a data em que a tese será defendida (até o prazo final de inscrição) ou comprovante de experiência mínima exigida (item 2.1.);

  5.4. Nome e e-mail de duas referências pessoais que possam emitir juízo sobre o candidato. 

  Por favor, envie a documentação (para inscrição) por e-mail (em formato PDF) marcada com “FAPESP 2017/15289-7 – TT5” no campo assunto para selecao-pipe@redbelt.com.br até o dia 10 de outubro de 2018. A análise da documentação e a seleção serão realizadas no dia 30 de outubro de 2018. A divulgação dos resultados só poderá ser feita após a aprovação da FAPESP. 

   

  Identifying, addressing, and preventing security incidents and attacks on computer systems has become increasingly important and challenging. The project "Cyber -Security Threat Intelligence Service" (supported by the Sao Paulo Research Foundation -- FAPESP through its Innovative Research in Small Business Program -- PIPE) aims to investigate the use of data mining and machine learning algorithms and its application in the development of a computer security intelligence service that can help individuals and institutions to identify, mitigate, prevent attacks, security incidents, and other vulnerabilities much more quickly and efficiently.

  At this stage the project (PIPE phase I) will last 9 months. During this period, the fellow will work 40 hours a week at the company's headquarters in conjunction with other members of the team, including developers and cybersecurity specialists. There is a possibility the company hiring the fellow at the end of the scholarship.

  1. Activities

  The fellow will be responsible for developing a proof of concept that will evaluate data mining and machine learning methods in automating functions that are currently performed manually by the company's security experts. The scholarship holder should work in activities that include:

  • Collecting, merging and storing data;

  • Data preparation for data mining and machine learning, including steps such as formatting, selection of attributes and training of data mining methods;

  • Evaluation of data mining methods, identifying which ones have the greatest potential for automation of the tasks and business processes involved and how they can be configured to obtain better performance and quality of results;

  • Preparation of a technical report containing the results obtained during the project. 

  2. Requirements

  2.1. Graduated, IT specialist with at least five years of experience after graduation or doctoral degree;

  2.2. Experience in Linux (desirable);

  2.3. Programming in PHP and Python (experience in at least one of the two languages);

  2.4. Previous experience in data mining, machine learning or cyber-security are desirable, but not mandatory;

  2.5. Availability to start activities as soon as FAPESP approves the selection.

  * Registration of retired candidates is prohibited 

  3. Criteria for selection

  3.1. Previous experience with the above mentioned programming languages and platforms will be minimum requirements. Previous experience in data analysis, data mining and machine learning will be considered desirable requirements. 

  Omissions in this edict will be resolved by the principal investigator of the PIPE project, taking into account the rules of FAPESP (http://www.fapesp.br/bolsas/tt and http://www.fapesp.br/3098). 

  4. More information

  For more information, contact us at selecao-pipe@redbelt.com.br. 

  5. Documents required for the application

  5.1. Application letter, including personal presentation of a maximum of 500 words, mentioning:

  - The reasons for the application;
  - Brief report of relevant prior experience, including tools and techniques cited as requirements.

  5.2. Curriculum vitae (preferably CV Lattes);

  5.3. Copy of the doctor's degree or statement with the date on which the thesis will be defended (until the final enrollment deadline) or proof of minimum experience required (item 2.1.);

  5.4. Name and e-mail of two personal references that can judge the candidate. 

  Please send the documentation (for registration) by e-mail (in PDF format) marked "FAPESP 2017 / 15289-7 - TT5" in the subject field for selecao-pipe@redbelt.com.br until October 10 of 2018. The analysis of the documentation and selection will be made on October 30, 2018. Disclosure of results can only be made after approval by FAPESP.