Bolsas de PD em Inteligência Artificial

Post-Doctoral Fellowships in Artificial Intelligence

• Resumo Summary

  O grupo de pesquisa em Aprendizado de Máquina do Instituto Tecnológico de Aeronáutica abre até 2 (duas) vagas de pós-doutorado em um projeto financiado pela FAPESP intitulado “Além da Seleção de Algoritmos: Meta-Aprendizado para Análise e Entendimento de Dados e Algoritmos” (processo FAPESP 2021/06870-3).

  O objetivo do projeto é estudar e propor estratégias para extrair conhecimento da relação entre meta-características de um ou mais conjunto de dados e o desempenho algorítmico de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para: avaliar e identificar problemas de qualidade de dados; e caracterizar os pontos fortes e fracos dos algoritmos de AM. Tal conhecimento será então usado para apoiar a mitigação de problemas de qualidade de dados e para obter novas soluções de AM.

  Requisitos: os(as) candidatos(as) devem ter alguma experiência com as linguagens Python ou R. Conhecimento em Aprendizado de Máquina também é desejável. Os(As) candidatos(as) devem ter graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas afins. O desempenho acadêmico na graduação e/ou pós deve ser destacado, sem reprovações.

  Candidatura: o(a) candidato(a) deve inscrever-se através deste formulário até 12 de abril de 2024: https://forms.gle/R9XdQMHUwgazXTap9.

  As vagas estão abertas a brasileiros e estrangeiros. Cada selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 9.047,40 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  The Machine Learning research group at the Aeronautics Institute of Technology in Brazil opens up to 2 (two) post-doctoral positions in a project titled “Beyond Algorithm Selection: Meta-Learning for Analysis and Understanding of Data and Algorithms” and funded by FAPESP, the São Paulo Research Foundation (grant number 2021/06870-3).

  The project’s objective is to study and propose strategies to extract knowledge of the relationship between meta-features of one or more datasets and the algorithmic performance of Machine Learning (ML) techniques. This knowledge will be used to evaluate and identify data quality issues and characterize the strengths and weaknesses of ML algorithms. Such knowledge will then be used to mitigate data quality issues and derive new ML solutions.

  Requirements: Candidates must have some experience with Python or R languages. Knowledge of machine learning is also desirable. Candidates must have a degree in Computer Science, Engineering, or a related field. Academic performance in undergraduate and/or postgraduate studies must be highlighted without failures.

  Application: The candidate must register using this form by April 12, 2024: https://forms.gle/R9XdQMHUwgazXTap9.

  This opportunity is open to candidates of any nationality. Each selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 9,047.40 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent on items directly related to the research activity.