Bolsa de TT-V em Aprendizado de Máquina aplicado à Saúde e Desenvolvimento Back-End

Level 5-Technical Training Fellowship in Machine Learning applied to Health and Back-End Development

Nº: 9645

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2025/20679-5

FAPESP process: 2025/20679-5

Título do projeto: Plataforma Inteligente para Otimização Preditiva e Personalizada da Jornada Cirúrgica de Doenças Oftalmológicas

Project title: Intelligent Platform for Predictive, Personalized Optimization of the Patient Surgical Journey in Ophthalmic Diseases

Área de atuação: Aprendizado de Máquina aplicado à Saúde e Desenvolvimento Back-End

Working area: Machine Learning applied to Health and Back-End Development

Quantidade de vagas: 1

Positions: 1

Valor da bolsa: Consulte a Tabela de Valores da FAPESP (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Value: Consulte a Tabela de Valores da FAPESP (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Pesquisador responsável: Ronaldo Ferreira Abati

Principal investigator: Ronaldo Ferreira Abati

Unidade/Instituição: Central da Visão (Pagmed Meios de Pagmento Especializado. e Prestação de Serviços Administrativos S.A.)

Unit/Instituition: Central da Visão (Pagmed Meios de Pagmento Especializado. e Prestação de Serviços Administrativos S.A.)

Data limite para inscrições: 15/08/2026

Deadline for submissions: 2026-08-15

Publicado em: 21/07/2026

Publishing date: 2026-07-21

Inicio: outubro de 2026

Start: 2026, october

Localização: São Paulo

Locale: São Paulo

E-mail para inscrições: ronaldo@centraldavisao.com.br

E-mail for proposal submission: ronaldo@centraldavisao.com.br

  • Atividades e contexto Activities and context

    O bolsista de Treinamento Técnico nível cinco (TT-V) fará o tratamento e preparação de dados (normalização, imputação, engenharia de atributos) e o desenvolvimento e treinamento de modelos preditivos supervisionados (Random Forest, Gradient Boosting) via Google Vertex AI. Também apoiará configuração e testes do motor de interação com pacientes, implementará APIs REST (Flask/FastAPI) e conduzirá estudos de melhoria da solução com base nos resultados de testes.

    The scholarship holder will handle data treatment and preparation (normalization, imputation, feature engineering) and the development and training of supervised predictive models (Random Forest, Gradient Boosting) via Google Vertex AI. They will also support the configuration and testing of the patient interaction engine, implement REST APIs (Flask/FastAPI), and conduct studies on solution improvements based on test results.

  • Requisitos obrigatórios Mandatory requirements

    Formação em Ciência da Computação, Engenharia ou área afim; experiência de 5 anos na área, depois da graduação; experiência com Python (scikit-learn, xgboost); conhecimento em preparação de dados e aprendizado de máquina supervisionado; experiência com Flask ou FastAPI e Git.

    Degree in Computer Science, Engineering, or a related field; experience with Python (scikit-learn, xgboost); knowledge of data preparation and supervised machine learning; experience with Flask or FastAPI and Git.

  • Requisitos desejáveis Desirable requirements

    Experiência com Google Vertex AI ou outra plataforma de aprendizado de máquina em nuvem; conhecimento de CI/CD (GitHub Actions); familiaridade com métodos de coleta de feedback com especialistas (ex.: Delphi).

    Experience with Google Vertex AI or another cloud ML platform; knowledge of CI/CD (GitHub Actions); familiarity with expert feedback collection methods (e.g., Delphi method).

  • Como se candidatar How to apply

    Enviar CV para o e-mail ronaldo@centraldavisao.com.br com assunto “Vaga Fapesp Dev 03”

    Send CV to the email ronaldo@centraldavisao.com.br with the subject line “Vaga Fapesp Dev 03”

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