Bolsa de PD em Ciência de Dados e Instrumentação

Post-Doctoral Fellowshipn in Data Science and Instrumentation

Nº: 5398

Área de conhecimento: Engenharia

Field of knowledge: Engineering

Nº do processo FAPESP: 2020/15230-5

FAPESP process: 2020/15230-5

Título do projeto: Pré-processamento de Borda para aprendizado de máquina na nuvem

Project title: Edge Preprocessing for Machine Learning in the Cloud

Área de atuação: Ciência de Dados e Instrumentação para investigar o Comportamento dos Gases de Efeito Estufa – Grupo E3

Working area: Data Science and Instrumentation to investigate Greenhouse Gases Behavior – Group E3

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/10/2022

Start: 2022-10-01

Pesquisador responsável: Julio Romano Meneghini

Principal investigator: Julio Romano Meneghini

Unidade/Instituição: RCGI / Poli-USP

Unit/Instituition: RCGI / Poli-USP

Data limite para inscrições: 15/09/2022

Deadline for submissions: 2022-09-15

Publicado em: 01/09/2022

Publishing date: 2022-09-01

Localização: Avenida Professor Mello Moraes, 2231 (Departamento de Engenharia Naval e Oceânica, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo)

Locale: Avenida Professor Mello Moraes, 2231 (Departamento de Engenharia Naval e Oceânica, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo)

E-mail para inscrições: rcgi.opportunities@usp.br

E-mail for proposal submission: rcgi.opportunities@usp.br

  • Resumo Summary

    Uma vaga de pós-doutorado está aberta para trabalhar no Centro de Pesquisa Para Inovação em Gases do Efeito Estufa (RCGI), um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) apoiado pela FAPESP, que tem a Shell como co-financiadora e a Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP) como instituição-sede. 

    O desenvolvimento do trabalho pode ser descrito nas seguintes etapas:

    1. Revisão da Literatura: a) Como os requisitos de emissão de gases de efeito estufa (GEE) podem ser medidos por aeronaves – autonomia, missão, geometria, arquitetura, altura desejada de voo, carga útil (sensores), robustez, etc.; b) Tecnologias embarcadas candidatas; c) Tecnologias de propulsão candidatas.

    2. Design de cenário virtual. Design de diferentes aeronaves candidatas – modelagem e implementação em computador para realização de simulações e testes de desempenho.

    3. Desenvolvimento de experimentos e testes de subconjuntos para análise de viabilidade, dentre outros propósitos.

    Este projeto é adequado para um candidato altamente motivado e requer conhecimento de projeto de aeronaves, sistemas autônomos, sistemas embarcados, redes neurais profundas, aprendizado de máquina, linguagens de programação C/C++ e Python. O candidato deve ser doutor em Engenharia ou doutorando com defesa iminente.

    O candidato deve ter obtido o grau de doutor há menos de sete anos, prioridade para candidato que tenha recém-concluído o Doutorado, dentro do prazo normal de sua duração, com excelente histórico escolar na pós-graduação.

    Informações e registro: visite https://www.rcgi.poli.usp.br/opportunities/ e acesse o código da vaga (REF 22PDR176).

    A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 8.479,20 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

    One post-doctoral position is open to work at the Research Center for Greenhouse Gas Innovation (RCGI), an Engineering Research Center (ERC) supported by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) that has Shell as co-funder and the Polytechnic School of the University of São Paulo (Brazil) as its host institution.

    The development of the work can be described in the following steps:

    1. Literature Review: A. How greenhouse gas (GHG) emission requirements can be measured by aircraft – range, mission, geometry, architecture, desired flight height, payload (sensors), robustness, etc.; B. Candidate embedded technologies; C. Candidate propulsion technologies.

    2. Virtual set design. Design of different candidate aircraft – computer modeling and implementation to perform simulations and performance tests.

    3. Development of experiments and testing of subsets for feasibility analysis; and others.

    This project is suitable for a highly motivated candidate and requires knowledge of aircraft design, autonomous systems, embedded systems, deep neural network, machine learning, C/C++ and Python computer languages. The candidate must have a PhD in Engineering or doctoral student with impending defense.

    The candidate must have obtained a doctorate degree less than seven years ago, priority for candidates who have just completed the doctorate, within the regular duration, with an excellent academic record in postgraduate studies.

    Information and registration: please visit  https://www.rcgi.poli.usp.br/opportunities/, and then access the position (vacancy code REF 22PDR176).

    This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a FAPESP’s Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 8,479.20 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.