Bolsa de PD em Ciência da Computação

Post-Doctoral Fellowship in Computer Science

• Resumo Summary

  Oferecemos uma bolsa de pós-doutorado com duração de 18 meses no Instituto de Física da Universidade de São Paulo. Serão desenvolvidos modelos estatísticos para prever a concentração de gases de efeito estufa (GEE) e variáveis ambientais na Amazônia, provendo dados para simulações com um modelo meteorológico regional em cenários futuros de uso da terra e clima para os próximos 50 anos. Modelos de aprendizagem de máquina também serão utilizados para aprimorar parametrizações em modelos meteorológicos e de superfície terrestre. As atividades incluem processamento e análise de dados georreferenciados. Essa estratégia híbrida de modelagem pretende avaliar os impactos das mudanças de uso da terra nas fontes e sumidouros de GEE na Amazônia.

  A posição está aberta para Brasileiros e estrangeiros, Bolsa FAPESP no valor de R$ 9.047,40/mês mais reserva de 10% para cobrir despesas relacionadas ao projeto. Estágios estão previstos na Alemanha e na China.

  Requisitos: experiência com linguagem Python, análise de regressão de série temporal e dados longitudinais, análise de dados georreferenciados, conclusão do doutorado há menos de 7 anos. Desejável formação em geoestatística, ciência de dados ou matemática aplicada.

  Inscrição: enviar por e-mail (lmachado@if.usp.br): currículo, diploma de doutorado, histórico da pós-graduação e carta de motivação descrevendo experiência prévia e interesses de pesquisa.

  An 18-month post-doc fellowship is open at the Atmospheric Physics Laboratory at the University of São Paulo's Physics Institute (IF-USP) in Brazil. The post-doc will develop data-based models to predict greenhouse gases (GHG) concentrations and related environmental variables in the Amazon, in order to support simulations with a regional weather model for future scenarios of land use and climate in the next 50 years. Machine learning models will also be developed to improve weather and land surface model parameterizations. The tasks of this fellowship include process and analysis of georeferenced data. This hybrid modeling framework aims to assess land use change impacts in GHG sources and sinks in the Amazon.

  The position is open to candidates of any nationality. Scholarship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 9,047.40/month plus a reserve of 10% of the annual grant value to cover unforeseen expenses. Internships are planned in Germany and China.

  Requirements: Experience with Python programming, time-series and longitudinal data regression, georeferenced data analysis. Background in geostatistics, data science or applied mathematics is desirable. Candidates must have completed a PhD no more than seven years prior to application.

  Applications by email (lmachado@if.usp.br), including: CV; date of PhD conclusion; academic record of graduate courses; motivation letter describing previous experience and research interests.