Bolsa de TT-IV-A em Aprendizado de Máquina

Level 4A-Technical Training Fellowship in Machine Learning

Nº: 4789

Área de conhecimento: Engenharia

Field of knowledge: Engineering

Nº do processo FAPESP: 2021/06402-0

FAPESP process: 2021/06402-0

Título do projeto: Armadilhas automatizadas para detecção em tempo real de moscas-das-frutas (Anastrepha spp. e Ceratitis capitata)

Project title: Automatic trap for fruit fly real time detection (Anastrepha spp. e Ceratitis capitata)

Área de atuação: Aprendizado de Máquina

Working area: Machine Learning

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/04/2022

Start: 2022-04-01

Pesquisador responsável: Hugo Rafacho Fernandes

Principal investigator: Hugo Rafacho Fernandes

Unidade/Instituição: Tarvos S.A.

Unit/Instituition: Tarvos S.A.

Data limite para inscrições: 15/03/2022

Deadline for submissions: 2022-03-15

Publicado em: 15/02/2022

Publishing date: 2022-02-15

Localização: Rua das Contabilistas, 321, Campinas

Locale: Rua das Contabilistas, 321, Campinas

E-mail para inscrições: vagas@tarvos.ag

E-mail for proposal submission: vagas@tarvos.ag

  • Resumo

    Uma Bolsa FAPESP de Treinamento Técnico nível IV-A (TT-IV-A) está disponível na Tarvos – empresa pioneira no desenvolvimento de software e equipamentos eletrônicos para a coleta de dados para o manejo digitalizado de pragas e doenças agrícolas.

    Descrição da vaga:

    O bolsista trabalhará no desenvolvimento de soluções inovadoras, baseados em visão computacional e aprendizado de máquina (machine learning), para o monitoramento automático de moscas-das-frutas, sendo responsável pela área de programação em TI do projeto.

    Requisitos da vaga:

    - Graduação em engenharia da computação, ciência da computação ou áreas correlatas, especialista em TI, com 4 anos de experiência após a graduação;

    - Experiência em desenvolvimento de software (git, CI, Testes);

    - Experiência com pelo menos uma biblioteca de deep learning para Python (Tensorflow, Keras, PyTorch, etc.);

    - Conhecimento de Linux;

    - Experiência com SBCs (Raspberry Pi);

    - Treinamento de modelos de deep learning em plataformas de computação em nuvem (AWS, Google Cloud, etc.).

    Enviar currículo para vagas@tarvos.ag.

    Mais informações sobre os requisitos e benefícios das Bolsas de Treinamento Técnico da FAPESP estão disponíveis em https://fapesp.br/3098 e https://fapesp.br/3162.

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