Bolsa de PD em Ciência da Computação

Post-doctoral fellowship in Computer Science

Nº: 1574

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2013/08293-7

FAPESP process: 2013/08293-7

Título do projeto: Aprendizado de máquina para análise de dados sísmicos

Project title: Machine learning for seismic data analysis

Área de atuação: Imageamento Sísmico, Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Ciências da Computação

Working area: Seismic Imaging, Machine Learning, Artificial Intelligence, Computer Science

Pesquisador principal: Martin Tygel

Principal investigator: Martin Tygel

Unidade/Instituição: Centro de Estudos do Petróleo / Universidade Estadual de Campinas

Unit/Instituition: Centro de Estudos do Petróleo / Universidade Estadual de Campinas

Data limite para inscrições: 29/05/2017

Deadline for submissions: 2017-05-29

Publicado em: 15/05/2017

Publishing date: 2017-05-15

Localização: R. Cora Coralina, 350 - Cidade Universitária, Campinas - SP, 13083-896

Locale: R. Cora Coralina, 350 - Cidade Universitária, Campinas - SP, 13083-896

E-mail para inscrições: edson@ic.unicamp.br

E-mail for proposal submission: edson@ic.unicamp.br

  • Resumo Summary

    O Centro de Engenharia e Ciências Computacionais (CCES) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Campinas, Brasil, oferece uma vaga de Pós-Doutorado (um ano) em técnicas de aprendizado de máquinas para análise de dados sísmicos. Este projeto é financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) no âmbito do programa Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) e se concentrará na pesquisa de técnicas de aprendizado de máquinas para análise de dados sísmicos.

    Estamos buscando candidatos com doutorado em Ciência da Computação, Data Science, Engenharia de Computação ou disciplinas relacionadas e experiência com técnicas de aprendizado de máquinas, incluindo CNNs e outras técnicas de Deep Learning para reconhecimento de padrões em imagens. Competências em métodos numéricos ou processamento sísmico também são desejáveis, mas não obrigatórias.

    O candidato selecionado deverá trabalhar em colaboração com equipes de acadêmicos e profissionais ligados à indústria e ficará sediado no Centro de Estudos de Petróleo (Cepetro / Unicamp).

    A duração da bolsa é de um ano. Inscrições acompanhadas de curriculum vitae devem ser submetidas até 29 de maio de 2017, por meio de email enviado a edson@ic.unicamp.br.

    A postdoctoral position (one year) in machine learning techniques for seismic data analysis is available at the Center for Computational Engineering & Sciences (CCES) at the University of Campinas (Unicamp), Campinas, Brazil. This project is funded by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the framework of the Research, Innovation and Dissemination Centers (RIDC) program, and will focus on the research of machine learning techniques for analysis of seismic reflection data.

    We are seeking candidates with a PhD degree in Computer Science, Data Science, Computer Engineering, or related disciplines and experience with machine learning techniques, including CNNs and other deep learning techniques to recognize patterns in images. Skills in numerical methods or seismic processing are also desirable, but not mandatory.

    The successful candidate will be expected to work collaboratively with academics and industry teams and will be based at the Center for Petroleum Studies (CEPETRO / Unicamp).

    Funding support from CCES is available for one year. Applications should be submitted until May 29th, 2017 through edson@ic.unicamp.br.

    This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a FAPESP's Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 6.819,30 monthly and a research contingency fund, equivalent to 15% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.

    More information about the fellowship is at: www.fapesp.br/en/5427.