Bolsa de PD em Teoria da Computação

Post-doctoral Fellowship in Theory of Computation

Nº: 3470

Área de conhecimento: Probabilidade e Estatística

Field of knowledge: Probability and statistics

Nº do processo FAPESP: 2013/07375-0

FAPESP process: 2013/07375-0

Título do projeto: Emprego de aprendizado supervisionado para a análise de peso e grau de acabamento de bovinos na pecuária de precisão

Project title: Use of supervised learning for the analysis of weight and degree of finishing of cattle in precision livestock

Área de atuação: Teoria da Computação

Working area: Theory of Computation

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Rodrigo Fernandes de Mello

Principal investigator: Rodrigo Fernandes de Mello

Unidade/Instituição: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação / Universidade de São Paulo

Unit/Instituition: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação / Universidade de São Paulo

Data limite para inscrições: 05/03/2020

Deadline for submissions: 2020-03-05

Publicado em: 14/02/2020

Publishing date: 2020-02-14

Localização: Av. Trabalhador São-carlense, 400, Centro, São Carlos

Locale: Av. Trabalhador São-carlense, 400, Centro, São Carlos

E-mail para inscrições: mello@icmc.usp.br

E-mail for proposal submission: mello@icmc.usp.br

  • Resumo Summary

    Esta vaga de pós-doutorado, oferecida pelo período de 12 meses, é focada no emprego de técnicas de aprendizado supervisionado para modelar sistemas de equações diferenciais com o intuito de representar bancos de dados agropecuários. A pesquisa será conduzida no âmbito do Centro de Pesquisa em Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) apoiados pela FAPESP com sede no ICMC-USP.

    Os candidatos devem ter graduação em matemática e finalizado doutorado em Estatística e áreas afins nos últimos 5 anos. Os critérios de seleção incluirão capacidade demonstrada de pesquisa em matemática, estatística, sólida formação em processo estocásticos, otimização de modelos de equações diferenciais e não-lineares, pesquisa operacional, análise bayesiana, estatística experimental, análise multivariada, bootstrap, simulação Monte Carlo e estatística computacional. Também é desejável que o candidato tenha experiência anterior trabalhando em grupo de pesquisa multidisciplinar e tenha colaborado em projetos de pesquisa com empresas, startups ou instituições governamentais.

    Para se inscrever, envie por e-mail (apenas arquivos PDF) os seguintes itens para o Prof. Rodrigo Fernandes Mello para o e-mail mello@icmc.usp.br até 05/03/2020: (i) Carta de interesse, contendo informações completas de contato, ano de graduação e status de cidadania/imigração, respondendo concisamente às ênfases e critérios da pesquisa acima; (ii) Currículo; (iii) Carta de apresentação incluindo nomes e informações de contato de 3 referências. Indique “CEPID Postdoc” no campo assunto.

    A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 mensais e Reserva Técnica equivalente a 15% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

    This 12-month post-doctoral fellowship is focused on the use of supervised learning techniques to model systems of differential equations in order to represent agricultural databases. This research line will be conducted under the aegis of the Center for Research in Mathematical Sciences Applied to Industry (CeMEAI), one of the Research, Innovation and Dissemination Centers (RIDCs, or “CEPIDs” in the Portuguese acronym) supported by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) and hosted by the University of São Paulo’s Mathematics and Computer Sciences Institute (ICMC-USP) at São Carlos, Brazil.

    Applicants must have graduated in mathematics and completed a doctorate in Statistics and related areas in the last 5 years. The selection criteria will include demonstrated research capacity in mathematics, statistics, solid training in stochastic processes, optimization of models of differential and nonlinear equations, operational research, Bayesian analysis, experimental statistics, multivariate analysis, bootstrap, Monte Carlo simulation and computational statistics. It is also desirable that the candidate has experience working in research groups and has collaborated on research projects with companies, startups or governmental institutions.

    To apply please email (only PDF files) the following items for the researcher Rodrigo Fernandes Mello (mello@icmc.usp.br) until March 05, 2020: (i) A letter of interest, containing full contact information, year graduated and citizenship/immigration status, concisely responding to the research emphases above; (ii) A CV; (iii) A cover letter including names and contact information for 3 references (no letters please). Indicate “CEPID Postdoc” in the subject field.

    This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a FAPESP’s Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 7,373.10 monthly and a research contingency fund, equivalent to 15% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.