Bolsa de PD em Ciência da Computação para Medicina

Post-Doctoral Fellowship in Computer Science for Medical Applications

Nº: 5803

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2016/17078-0

FAPESP process: 2016/17078-0

Título do projeto: Mineração, indexação e visualização de grandes bases de dados em sistemas deapoio à decisão clínica - (MIVisBD)

Project title: Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems

Área de atuação: Ciência da Computação para Medicina

Working area: Computer Science for Medical Applications

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina

Principal investigator: Agma Juci Machado Traina

Unidade/Instituição: ICMC-USP

Unit/Instituition: ICMC-USP

Data limite para inscrições: 10/03/2023

Deadline for submissions: 2023-03-10

Publicado em: 23/02/2023

Publishing date: 2023-02-23

Localização: Av. Trabalhador São-carlense, 400, São Carlos / Ribeirão Preto

Locale: Av. Trabalhador São-carlense, 400, São Carlos / Ribeirão Preto

E-mail para inscrições: agma@icmc.usp.br

E-mail for proposal submission: agma@icmc.usp.br

  • Resumo Summary

    Está aberta chamada para 1 bolsa de pós-doutorado dentro do Projeto Temático “Mineração, indexação e visualização de grandes bases de dados em sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD)”. Financiado pela FAPESP, o projeto é sediado pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos, sob supervisão da Professora Agma Traina, e inclui colaboração com instituições de pesquisa na área de saúde como a Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP).

    Buscamos candidatos com ideias inovadoras para trilhar o caminho entre ciência da computação e sistemas médicos no cenário do projeto MIVisBD, que estejam dispostos a trabalhar na fronteira desses assuntos. Os candidatos devem ter um doutorado recente em Ciências da Computação, Engenharia de Computação, Informática, Física Computacional, com formação em bases de dados, análise de imagens e mineração de dados.

    Esta oportunidade está aberta a candidatos de qualquer nacionalidade. O candidato selecionado receberá uma bolsa de pós-doutorado da FAPESP no montante de R$ 8.479,20 mensalmente e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa. A bolsa de pós-doutorado é de até 12 meses.

    Submissão: enviar e-mail à Profª Agma Traina (agma@icmc.usp.br), indicando “Seleção para bolsaPos-Doc: Projeto MiVisBD” no campo assunto, com os documentos indicados no site do projeto.

    There is a post-doctoral fellowship available inside the Thematic Project “Mining, Indexing and Visualizing Big Data in Clinical Decision Support Systems - (MIVisBD)”, funded by the São Paulo Research Foundation – FAPESP and hosted by the University of São Paulo's Institute of Mathematical and Computer Sciences (ICMC-USP) in São Carlos, Brazil under leadership of Prof. Agma J. M. Traina. The project entails collaboration with medical field institutions such as the Ribeirão Preto Medical School (FMRP-USP).

    We are looking for candidates with innovative ideas to understand and work through the path between computer science and medical systems in the project scenario, who are willing to work in the frontier of such subjects. The candidates must have a recent PhD degree in Computer Science, Computer Engineering, Computer Physics, or related areas.

    This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 8.479,20 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship, which should be spent in items directly related to the research activity.

    The fellowship is up to 12 months. The candidates must send a message to Prof. Agma J. M. Traina (agma@icmc.usp.br) with the subject “Applying for MIVisBD Post-doc”, containing the documentation listed on the project's website.