Bolsa de PD em Inteligência Artificial / Processamento de Línguas Naturais / Redes Complexas

Post-Doctoral Fellowship in Artificial Intelligence / Natural Language Processing / Complex Networks

• Atividades e contexto Activities and context

  O pesquisador selecionado trabalhará em tarefas como predição de links em redes semânticas, construção e análise de redes de cocitação e de co-ocorrência, representações vetoriais de texto (ex: word2vec, BERT, RoBERTa, modelos da família GPT), embeddings estruturais e semânticos de nós (ex: node2vec, struct2vec), redes neurais em grafos e métricas de impacto (citações, índice de disrupção, centralidade estrutural). Serão utilizados conjuntos de dados de grande escala, tais como OpenAlex, arXiv e o corpus da American Physical Society (APS).

  The selected researcher will work on tasks such as link prediction in semantic networks, construction and analysis of co-occurrence and citation networks, vector representations of text (e.g., word2vec, BERT, RoBERTa, GPT-family models), structural and semantic node embeddings (e.g., node2vec, struct2vec), graph neural networks, and impact metrics (citations, disruption index, structural centrality). Large-scale datasets such as OpenAlex, arXiv, and the American Physical Society (APS) corpus will be used.

• Requisitos obrigatórios Mandatory requirements

  - Doutorado recente (obtido há menos de 7 anos) em Ciência da Computação, Matemática Aplicada, Física, Engenharia Elétrica/de Computação, Ciência de Dados ou Estatística;

  - Forte histórico de publicações em aprendizado de máquina (machine learning), PLN (Processamento de Linguagem Natural), redes complexas e/ou Ciência da Ciência, de preferência em periódicos de alto impacto;

  - Sólido conhecimento de base em redes complexas, GNN (Redes Neurais de Grafos) e aprendizado de máquina;

  - Conhecimento de Python e bibliotecas relevantes para técnicas de IA, grafos e PLN.

  - Recent PhD (obtained less than 7 years ago) in computer science, applied mathematics, physics, electrical/computer engineering, data science, or statistics;

  - Strong publication record in machine learning, NLP (Natural Language Processing), complex networks, and/or Science of Science, preferably in high-impact journals;

  - Strong background knowledge in complex networks, GNNs (Graph Neural Networks), and machine learning;

  - Proficiency in Python and relevant libraries for AI, graphs, and NLP techniques.

• Requisitos desejáveis Desirable requirements

  - Capacidade de escrita em inglês;

  - Artigos em revistas de alto impacto;

  - Estágio no exterior.

  - Ability in English writing;

  - Papers in high-impact journals;

  - International internship.

• Como se candidatar How to apply

  Enviar uma carta de apresentação, um currículo com a lista de publicações e o nome, e-mail e telefone de pelo menos três referências para o Prof. Dr. Diego Raphael Amancio no e-mail diego@icmc.usp.br. Por favor, mencione “Application to Postdoctoral position — Science of Science / NLP / Complex Networks” na linha de assunto do seu e-mail.

  Please send a cover letter, a résumé (or CV) with a list of publications, and the name, email address, and phone number of at least three references to Prof. Dr. Diego Raphael Amancio at diego@icmc.usp.br. Please mention “Application to Postdoctoral position - Science of Science / NLP / Complex Networks” in the subject line of your email.