Bolsa de TT-V em Engenharia de Dados

Level 5-Technical Training Fellowship in Data Engineering

Nº: 3730

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2018/22516-2

FAPESP process: 2018/22516-2

Título do projeto: Aprendizado de máquina aplicado à logística de entrega em domicílio

Project title: Machine learning applied to food delivery logistics

Área de atuação: Engenharia de Dados

Working area: Data Engineering

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/08/2020

Start: 2020-08-01

Pesquisador principal: João Phellip Mello

Principal investigator: João Phellip Mello

Unidade/Instituição: Cozo Tecnologia

Unit/Instituition: Cozo Tecnologia

Data limite para inscrições: 30/07/2020

Deadline for submissions: 2020-07-30

Publicado em: 30/06/2020

Publishing date: 2020-06-30

Localização: CIETEC/USP – Av. Prof. Lineu Prestes 2242, Prédio D, Sala 261, São Paulo

Locale: CIETEC/USP – Av. Prof. Lineu Prestes 2242, Prédio D, Sala 261, São Paulo

E-mail para inscrições: joaophellip@cozo.com.br

E-mail for proposal submission: joaophellip@cozo.com.br

  • Resumo

    A Cozo é uma startup que propõe um modelo descentralizado de delivery que fortalece restaurantes locais. Com um time especializado em inteligência artificial, otimizamos o sistema logístico urbano de delivery e permitimos a interação direta entre clientes, restaurantes e entregadores através de aplicativos mobile android. Estamos localizados no CIETEC/USP, maior incubadora da América Latina.

    A oportunidade:

    O bolsista terá contrato de bolsa FAPESP TT-V por até 24 meses, atuando diretamente com os sócios e com possibilidade de contratação em posição chave ao fim do projeto. Além disso, o novo integrante conhecerá de perto os desafios de uma startup crescente e fará parte do ecossistema de inovação da USP. Todas as atividades são realizadas utilizando metodologias ágeis de desenvolvimento, em especial Extreme Programming.

    As responsabilidades:

    - Definir melhores práticas para processamento e armazenamento de dados;
    - Auxiliar na definição melhores práticas de governança de dados;
    - Implementar pipelines de dados para machine learning.

    Mais informações sobre perfil e condições das Bolsas Técnicas FAPESP estão em http://fapesp.br/bolsas/tt.