Bolsa de PD em Ciência dos Desastres

Post-Doctoral Fellowship in Disaster Science

• Resumo Summary

  A posição de pós-doutorado integra o projeto “Modelagem Integrada e Análise Preditiva de Riscos de Inundação em Cenários Hidroclimáticos Distintos: Uma Abordagem Multidisciplinar com Geotecnologias e Inteligência Artificial”, sob supervisão do Prof. Dr. Enner H. de Alcântara (UNESP). O(A) pesquisador(a) atuará no desenvolvimento de metodologias inovadoras para análise de riscos de inundação, com foco na integração de dados multi-fonte, incluindo sensoriamento remoto óptico e radar, séries climáticas e modelos hidrológicos.

  Espera-se o uso de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para previsão de eventos extremos, com ênfase em abordagens explicáveis. O trabalho envolve ainda a implementação de pipelines computacionais robustos em ambientes de alta performance e nuvem, a produção de publicações científicas de impacto e a colaboração com estudantes e parceiros institucionais.

  É necessário doutorado concluído em áreas afins (Engenharia Ambiental, Geociências, Meteorologia, Ciência da Computação, Engenharia Civil ou correlatas), experiência em sensoriamento remoto e SIG, domínio de programação científica (Python, R ou similar) e publicações internacionais relevantes. Experiência com aprendizado de máquina e computação em nuvem será considerada diferencial.

  A vaga está aberta a brasileiros(as) e estrangeiros(as). O(A) selecionado(a) receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 12.570,00 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 post-doctoral position is part of the project “Integrated Modeling and Predictive Analysis of Flood Risk under Distinct Hydroclimatic Scenarios: A Multidisciplinary Approach with Geotechnologies and Artificial Intelligence,” supervised by Prof. Dr. Enner H. de Alcântara from the Institute of Science and Technology at the São Paulo State University (UNESP) in São José dos Campos, Brazil. The researcher will develop innovative methodologies for flood risk analysis, focusing on the integration of multi-source data, including optical and radar remote sensing, climate time series, and hydrological models.

  The work will employ machine learning and explainable AI techniques to improve flood prediction under different hydroclimatic conditions, with emphasis on robust computational pipelines in high-performance and cloud environments. The candidate is expected to publish results in high-impact journals, contribute to student supervision, and collaborate with institutional partners.

  Applicants must hold a PhD in Environmental Engineering, Geosciences, Meteorology, Civil Engineering, Computer Science, or related fields, with proven experience in remote sensing and GIS, strong programming skills (Python, R or similar), and an international publication record. Experience with machine learning and cloud computing will be considered an asset.

  This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a Post-Doctoral fellowship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 12,570.00 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.