Bolsa de PD em Recuperação de Informações

Post-doctoral Fellowship in Information Retrieval

• Resumo Summary

  O Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação (DEMAC) da Universidade Estadual Paulista (Unesp), Campus Rio Claro, está com uma posição aberta de pós-doutorado referente ao Projeto FAPESP “Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação”.

  Os candidatos devem ter doutorado em Ciência da Computação ou em áreas relacionadas. A posição requer pesquisa e desenvolvimento em Recuperação de Informação, Aprendizado de Máquina e Visão Computacional.

  Espera-se que o candidato interaja com outros membros do projeto, incluindo professores e estudantes de graduação, mestrado e doutorado. O trabalho será focado na aplicação de algoritmos de aprendizado não supervisionado em diferentes domínios e na investigação de métodos de aprendizado não supervisionado utilizando deep learning.

  O pós-doutorando iniciará as atividades por um período inicial de 2 anos, renovável por mais 2 anos. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 mensais e Reserva Técnica equivalente a 15% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  Os interessados devem enviar e-mail ao coordenador do projeto, Prof. Daniel C. G. Pedronette (daniel.pedronette@unesp.br; http://www.ic.unicamp.br/~dcarlos), com uma carta de apresentação descrevendo as motivações pessoais e de pesquisa que justifiquem o interesse nesta posição; currículo, contendo lista de publicações, habilidades e experiências profissionais.

  Applications are open for a 2-year (renewable) post-doctoral fellowship position to work at the Department of Statistics, Applied Mathematics and Computing (DEMAC), State University of São Paulo (UNESP), Rio Claro, São Paulo State, Brazil.

  The candidate must have a PhD in Computer Science or in a related field.

  The position requires research and development in Information Retrieval, Machine Learning, and Computer Vision.

  The candidate is expected to interact with other members of the project including professors, undergraduate, masters, and PhD students.

  The work of the fellow will be focused on the application of unsupervised learning algorithms in different domains and the investigation of unsupervised learning methods using deep learning.

  Fellowship:

  The post-doctoral fellowship includes a monthly stipend of R$ 7.373,10 (about USD 1,800) and research contingency funds (15% of the annual value of the fellowship, each year).

  For more details, check out FAPESP’s webpage http://www.fapesp.br/en/5427.

  How to Apply:

  Interested candidates should send an email to the Project’s Coordinator, Prof. Daniel Pedronette (daniel.pedronette@unesp.br; http://www.ic.unicamp.br/~dcarlos), with the following materials:

  • Curriculum vitae with a list of publications, and previous experience;
  • A motivation letter for the application.