Bolsa de TT-V em Modelo IA para Diagnóstico Médico / Desenvolvimento Beck-End
Level 5-Technical Training Fellowship in AI Model for Medical Diagnosis / Beck-End Development
Nº: 6676
Área de conhecimento: Ciência da Computação
Field of knowledge: Computer science
Nº do processo FAPESP: 2023/11600-0
FAPESP process: 2023/11600-0
Título do projeto: Machine learning (ML) para auxílio ao diagnóstico de câncer de próstata em imagens de lâminas histopatológicas inteiras digitalizadas
Project title: Machine learning for support of prostate cancer diagnosis by whole slide digital histopathological images
Área de atuação: Machine Learning / visão computacional para imagens médicas
Working area: Machine Learning / computer vision for medical images
Quantidade de vagas: 1
Number of places: 1
Início: 01/03/2024
Start: 2024-03-01
Pesquisador responsável: Viviane Teixeira L. de Alencar
Principal investigator: Viviane Teixeira L. de Alencar
Unidade/Instituição: Oncodata
Unit/Instituition: Oncodata
Data limite para inscrições: 23/02/2024
Deadline for submissions: 2024-02-23
Publicado em: 23/01/2024
Publishing date: 2024-01-23
Localização: Rua República do Iraque, 40 (Sala 1403), São José dos Campos
Locale: Rua República do Iraque, 40 (Sala 1403), São José dos Campos
E-mail para inscrições: viviane@oncodata.com.br
E-mail for proposal submission: viviane@oncodata.com.br
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Resumo
A Oncodata, startup que desenvolve ferramentas de IA para auxílio ao diagnóstico de câncer, está com vagas para novos bolsistas. Para o projeto acima, o bolsista de Treinamento Técnico nível cinco (TT-V) ficará responsável pela investigação e desenvolvimento de um modelo de ML para auxiliar no diagnóstico de câncer de próstata a partir de lâminas de patologia digitalizadas, e pelo desenvolvimento de serviço back-end de inferência para plataforma de telepatologia.
Habilidades necessárias:
- Familiaridade com programação em Python e com o uso de pacotes para ML / Deep Learning (DL), como, por exemplo, Pytorch;
- Entendimento da arquitetura de redes DL aplicadas ao contexto de visão computacional, em especial Redes convolucionais e Transformers;
- Entendimento do fluxo de desenvolvimento de um modelo de ML, incluindo aquisição, caracterização e limpeza da base de dados, treinamento do modelo e avaliação do desempenho do mesmo utilizando métricas, como área sob a curva ROC e matriz de confusão;
- Boa base matemática
Habilidades desejáveis (será um diferencial): experiência com desenvolvimento web front-end ou back-end; experiência com pesquisa científica; experiência com o uso de AWS.
A bolsa será de 40 horas semanais por 12 meses, com modelo de trabalho híbrido e possibilidade de prorrogação pelo período de duração do projeto, a depender da performance do candidato. Os interessados devem enviar o Curriculum Vitae.
Informações sobre requisitos e benefícios da Bolsa FAPESP TT-V estão disponíveis em https://fapesp.br/3098 e https://fapesp.br/3162.
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Oportunidade - Oportunidades Abertas Open Opportunities
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