Bolsas de PD em Ciência da Computação

Post-doctoral Fellowships in Computer Science

Nº: 1940

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2016/17078-0

FAPESP process: 2016/17078-0

Título do projeto: Mineração, indexação e visualização de grandes bases de dados em sistemas de apoio à decisão clínica - (MIVisBD)

Project title: Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems - (MIVisBD)

Área de atuação: Ciência da Computação

Working area: Computer Science

Quantidade de vagas: 4

Number of places: 4

Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina

Principal investigator: Agma Juci Machado Traina

Unidade/Instituição: ICMC/USP

Unit/Instituition: ICMC/USP

Data limite para inscrições: 21/03/2018

Deadline for submissions: 2018-03-21

Publicado em: 15/02/2018

Publishing date: 2018-02-15

Localização: Av. do Trabalhador Saocarlense, 400, São Carlos

Locale: Av. do Trabalhador Saocarlense, 400, São Carlos

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

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

  • Resumo Summary

    Estão sendo disponibilizadas bolsas de pós-doutorado dentro do projeto temático "Mineração, indexação e visualização de grandes bases de dados em sistemas de apoio à decisão clínica - (MIVisBD)", financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP.

    Estamos à procura de candidatos com ideias inovadoras para trilhar o caminho entre ciência da computação e sistemas médicos no cenário do projeto MIVisBD, que estejam dispostos a trabalhar na fronteira desses assuntos. Os candidatos devem ter um doutorado recente em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Informática, Física Computacional, ou áreas relacionadas.

    Esta oportunidade está aberta a candidatos de qualquer nacionalidade. O candidato selecionado receberá uma bolsa de pós-doutorado da FAPESP no montante de R $ 7.174,80 mensalmente e um fundo de contingência de pesquisa, equivalente a 15% do valor anual da bolsa, que deve ser gasto em itens diretamente relacionados às atividades de pesquisa.

    A pesquisa de Pós-Doutorado será desenvolvida no Laboratório de Bases de Dados e Imagens (LaBDI) do Departamento de Ciências da Computação - Instituto de Matemática e Ciência da Computação, Universidade de São Paulo, em São Carlos, Brasil. O LaBDI tem como objetivo desenvolver pesquisas de ponta e estratégias experimentais que resultem em material e protótipos pioneiros e publicações de artigos de alto impacto. O laboratório possui uma excelente infraestrutura e uma equipe multidisciplinar para colaborar no estudo (http://www.gbdi.icmc.usp.br). Mais informações sobre o projeto de pesquisa estão em http://gbdi.icmc.usp.br/project/MIVisBD.

    Responsabilidades esperadas do bolsista de Pós-doutoramento:

    - Desenvolvimento de métodos e algoritmos para gerenciamento de dados em relação a consultas por similaridades sobre dados complexos (imagens, video, textos longos);
    - Desenvolvimento de algoritmos inovadores para lidar com grande volume de imagens médicas e dados relacionados;
    - Projeto de novos algoritmos de extração de características para desenvolvimento semântico de recuperação de imagem / vídeo baseada em conteúdo;
    - Concepção de novos algoritmos de aprendizagem de máquinas para aplicações médicas específicas. 

    Habilidades Necessárias:

    - Ter Doutorado em ciências de Computação ou Informática, engenharia computacional, matemática computacional, bioinformática ou disciplina relacionada é necessário;
    - Alta capacidade de programação é essencial;
    - Habilidade comprovada de divulgar os resultados da pesquisa, com escrita de manuscritos e apresentações acadêmicas;
    - Os candidatos devem estar dispostos a viajar para divulgar resultados e se comunicar com outros cientistas;
    - Devem ser capazes de trabalhar e se comunicar efetivamente com colegas de pesquisa;
    - Fluência em inglês, tanto escrito quanto falado.

    Habilidades desejadas:

    - Capacidade de interagir eficazmente com cientistas e técnicos de disciplina interdisciplinar;
    - Uma boa compreensão / experiência ou atitude entusiasmada com o processamento de imagens, visualização, bases de dados e a aprendizagem de máquinas no contexto de aplicações médicas. 

    A bolsa de Pós-doutorado é de 24 meses e pode ser renovada. Os candidatos devem enviar mensagem à Profª Agma J. M. Traina, por meio do e-mail agma@icmc.usp.br, com o campo assunto indicando “Seleção para bolsa Pos-Doc: Projeto MiVisBD”.

    Devem ser enviados anexados à mensagem:

    - CV do candidato, indicando formação, produção científica, projetos dos quais participou;
    - Duas cartas de recomendações, preferencialmente de supervisores anteriores;
    - Uma breve declaração de interesse de pesquisa na área do projeto, ressaltando suas habilidades relacionadas ao projeto MiVisBD.  

    There are postdoctoral fellowships available inside the thematic project "Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems - (MIVisBD)", funded by São Paulo Research Foundation – FAPESP.

    We are looking for candidates with innovative ideas to understand and ride the path between computer science and medical systems in the project scenario, willing to work in the threshold between both fields. The candidates must have a recent PhD degree in Computer Science, Computer Engineering, Computer Physics, or related areas.

    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$ 7,174.80 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.

    The research will be developed at the Laboratory of Databases and Images (LaBDI) with the Computer Science Department – Institute of Mathematics and Computer Science, University of Sao Paulo at Sao Carlos, Brazil. LaBDI is well funded and aim at developing cutting edge research and experimental strategies that result in publications of high impact articles. The laboratory has an excellent infrastructure and a multidisciplinary team to collaborate in the study (http://www.gbdi.icmc.usp.br). More information about the research project is at http://gbdi.icmc.usp.br/project/MIVisBD

    Essential Duties and Responsibilities:

    - Development of methods and algorithms for data management regarding complex data and similarity queries;
    - Development of innovative algorithms for dealing with large volume of medical images and video data;
    - Design of new feature extraction algorithms for semantic development of content-based image/video retrieval;
    - Design of novel algorithms of machine learning to specific medical applications;

    Required Knowledge, Skills, and Abilities:

    - Ph.D in computer science, computer engineering, computational math, bioinformatics or related discipline is required;
    - Strong programming skills are essential;
    - Proven ability for disseminating research results by writing manuscripts and giving academic presentations;
    - Candidates must be willing to travel in order to disseminate results and communicate with other scientists;
    - Must be able to work closely and communicate effectively with research colleagues;
    - Fluency in English, both written and spoken. 

    Preferred Knowledge, Skills, and Abilities:

    - Ability to interact effectively with cross-discipline scientists and technical staff;
    - A good understanding/experience of or enthusiastic attitude to image processing, visualization, databases and machine learning in the context of medical applications.

    The fellowship is for 24 months and can be renewed. The candidates must send a message to Professor Agma J. M. Traina via the "Apply for this job" button. Please send your application stating the Job ID, CV, two letters of recommendations and a short statement of research interest in pdf format.