Bolsas de PD em Aprendizado de Máquina
Post-Doctoral Scholarships in Machine Learning
Nº: 7422
Área de conhecimento: Ciência da Computação
Field of knowledge: Computer science
Nº do processo FAPESP: 2020/09835-1
FAPESP process: 2020/09835-1
Título do projeto: IARA – Inteligência Artificial Recriando Ambientes
Project title: IARA – Artificial Intelligence in the Remaking of Urban Environments
Área de atuação: Inteligência Artificial / Aprendizado de Máquina
Working area: Artificial Inteligence / Machine Learning
Quantidade de vagas: 2
Number of places: 2
Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Principal investigator: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Unidade/Instituição: Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação, Universidade de São Paulo (ICMC-USP)
Unit/Instituition: Instituto de Ciências Matemáticas e da Computação, Universidade de São Paulo (ICMC-USP)
Data limite para inscrições: 27/10/2024
Deadline for submissions: 2024-10-27
Publicado em: 24/09/2024
Publishing date: 2024-09-24
Localização: Avenida Trabalhador São-carlense, 400, São Carlos
Locale: Avenida Trabalhador São-carlense, 400, São Carlos
E-mail para inscrições: andre@icmc.usp.br
E-mail for proposal submission: andre@icmc.usp.br
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Resumo
Summary
Bolsas de Pós-Doutorado em Aprendizado de Máquina no Centro de Inteligência Artificial Aplicada para Cidades Inteligentes e Sustentáveis – IARA, no ICMC-USP, Campus de São Carlos, SP.
O ICMC-USP é muito atuante em Inteligência Artificial e Ciência de Dados. São Carlos tem o maior PhD per capita da América Latina e considerada em 2024 a 3ª melhor cidade para viver no Brasil.
Áreas:
- Aprendizado contínuo para mineração de fluxo de dados; e
- Modelos linguísticos sustentáveis.O pesquisador será financiado pela FAPESP, recebendo uma bolsa de R$ 12.000,00 sem impostos por mês. Você pode alugar um bom flat, perto do ICMC-USP, por R$ 2.000,00 – 3.000,00 mensais. É também concedida uma subvenção extra para cobrir a participação em conferências, visitas de investigação, computadores e outros custos relacionados com a investigação. A bolsa tem duração de 24 meses, podendo ser prorrogado.
Os candidatos deverão ter concluído seu doutoramento há no máximo sete anos.
Além de uma sólida formação em ciência da computação, estatística e matemática, espera-se:
- Forte histórico de publicações na área de aprendizado de máquina e mineração de dados, principalmente em bons periódicos nessas áreas;
- Muito bons conhecimentos de inglês;
- Boa base em aprendizado de máquina;
- Conhcer bem Python e bibliotecas de aprendizado de máquina.As vagas estão abertas a brasileiros e estrangeiros.
Post-doctoral scholarships in Machine Learning at IARA, the Center of Applied Artificial Intelligence for Smart and Sustainable Cities. IARA is one of the Engineering Research Centers at São Paulo state (Brazil) supported by FAPESP, the São Paulo Research Foundation, and is hosted by the University of São Paulo's Institute of Mathematical and Computer Sciences (ICMC-USP), in its São Carlos campus.
ICMC-USP is very active in Artificial Intelligence and Data Science. The city of São Carlos has the highest PhD per capita of Latin America and was ranked, in 2024, as the 3rd best Brazilian city to live.
Areas:
- Continuous learning for data stream mining; and
- Sustainable language models.The researcher will be funded by FAPESP, receiving a tax-free scholarship of R$ 12.000,00 monthly. You can rent a good flat, only a walking distance away from ICMC-USP, for R$ 2,000.00 – 3,000.00 monthly. An extra grant is also provided to cover participation in conferences, research visits, computers, and other research-related costs. The position is for 24 months, and can be extended.
The candidates should have completed their PhD no more than seven years prior to application.
Besides a solid background in computer science, statistics, and mathematics, it is expected:
- Strong publication record in the area of machine learning and data mining, mainly in good journals in these areas;
- Very good knowledge of English;
- Strong background knowledge in machine learning;
- Good knowledge of Python and machine learning libraries.This opportunity is open to candidates of any nationality.
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