Bolsa de TT-V em Ciência de Dados

Level 5-Technical Training Fellowship in Data Science

• Resumo Summary

  Mensagens compartilhadas utilizando plataformas colaborativas - como Twitter, Instagram e Flickr - têm sido cada vez mais empregadas como fontes complementares aos sensores hidrológicos e pluviométricos, radares e satélites para apoiar na gestão de desastres naturais. Nesse sentido, o projeto individual que o candidato irá desenvolver visa empregar algoritmos de aprendizado de máquina (data science) com o objetivo de classificar, filtrar, agrupar e priorizar as mensagens coletadas para identificar áreas vulneráveis aos riscos de alagamento, raios e temporais. 

  Esse projeto será realizado no âmbito do projeto “Gestão Colaborativa de Riscos a Desastres: aplicativo e sistema de gestão de riscos por cidades, cidadãos e empresas mais resilientes” que está sendo desenvolvido no Departamento de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (Labs) da CLIMATEMPO, localizado no Parque Tecnológico de São José dos Campos/SP. O candidato irá colaborar de maneira direta com um grupo interdisciplinar de pesquisadores e desenvolvedores, mestres, doutores e especialistas em diversas áreas, tais como Meteorologia, Hidrologia, Computação Científica, além da consultoria de um especialista da Universidade de Warwick (Inglaterra). Dessa maneira, a participação nesse projeto oferece oportunidades interessantes para o desenvolvimento pessoal e profissional do candidato em diversar áreas de conhecimento.

  Por exigência da FAPESP (bolsa TT-V), a vaga é voltada a profissional graduado, especialista em TI com pelo menos cinco anos de experiência após a graduação ou título de doutorado (preferível doutor em computação), sem vínculo empregatício, com dedicação de 40 horas semanais às atividades de apoio ao projeto de pesquisa. Além disso, espera-se do candidato:

  1) Um sólido conhecimento de algoritmos para análise de dados (e.g., correlação, SVM, redes neurais, Tensor Flow);
  2) Experiência com Python, MongoDB e Postgres (PostGIS).

  Um diferencial é o conhecimento de algoritmos para análise de dados geográficos (e.g., KDE, DBSCAN, etc) e que tenha trabalhado com riscos, dados ambientais e/ou previsões hidro-meteorológicas. 

  Para mais informações sobre os requisitos da bolsa: www.fapesp.br/3098, e valores: www.fapesp.br/3162. 

  Os interessados devem enviar currículo para danielle.bressiani@climatempo.com.br e flavio.horita@climatempo.com.br até 15 de janeiro identificando no campo assunto: "Vaga Bolsa TT5 – Colaborativo".

  Messages shared through collaborative platforms like Twitter, Instagram, and Flickr have been using as supplementary sources of data to hydrological sensors, rainfall gauges, weather radars, and satellites for disaster management. In this context, the candidate will work in an individual project, which aims to employ machine learning algorithms for processing these messages with a focus on identifying areas that are vulnerable to floods and rainfall. 

  This individual project will take part of the research project "Collaborative management of Disaster Risk: application and risk management system for cities, citizens and businesses more resilient", which has been developed at the Department of Research, Development, and Innovation (Labs) of the CLIMATEMPO, located at the Technological Park of São José dos Campos/SP. The candidate will be in touch with an interdisciplinary team of researchers and developers from different areas of expertise, e.g., Meteorology, Hydrology, and Computer Science. In this case, the candidate will be also collaborating with a specialist professor from Warwick University (UK). Overall, this project offers interesting opportunities for both the personal and professional development of the candidate.

  The requirements for applying to this fellowship are manifold:

  1) The candidate must be graduated;
  2) An IT specialist with five years of experience after the graduation, or holding a PhD degree (preferable in Computer Science);
  3) He/she must not have any other job contract;
  4) He/she must be available to work 40 hours per week.

  The candidate should also have the following qualifications:

  1) Solid knowledge in algorithms for data analytics (e.g., correlation, SVM, neural networks, and Tensor Flow);
  2) Experience with Python, MongoDB, Postgres (PostGIS).

  Candidate with experience in algorithms for spatial data analytics (e.g., KDE, DBSCAN, etc) and environmental data analysis, risk analysis, and hydrometeorology forecasting. 

  More information about the fellowship: www.fapesp.br/3098, and current payment value: www.fapesp.br/3162. 

  Interested candidates should send an email (with subject "Vaga Bolsa TT5 – Colaborativo") to danielle.bressiani@climatempo.com.br and flavio.horita@climatempo.com.br until January 15, 2018, attaching the following documents: 1) CV 2) Link to CV Lattes 3) Graduation school history.