Bolsa de PD em Redes Complexas

Post-doctoral Fellowship in Complex Structures

Nº: 3375

Área de conhecimento: Matemática

Field of knowledge: Mathematics

Nº do processo FAPESP: 2013/07375-0

FAPESP process: 2013/07375-0

Título do projeto: Modelos Bayesianos baseados em grafos: da estimativa da estrutura à sua dinâmica

Project title: Bayesian graph-based models: From structure estimation up to their dynamic

Área de atuação: Ciência de Dados/Estatística

Working area: Data Science / Statistics

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador principal: Luis Gustavo Nonato

Principal investigator: Luis Gustavo Nonato

Unidade/Instituição: Universidade de São Paulo – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) / CEPID-CeMEAI – Centro Estudos Matemáticos Aplicados à Indústria

Unit/Instituition: Universidade de São Paulo – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) / CEPID-CeMEAI – Centro Estudos Matemáticos Aplicados à Indústria

Data limite para inscrições: 15/01/2020

Deadline for submissions: 2020-01-15

Publicado em: 09/12/2019

Publishing date: 2019-12-09

Localização: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) – Avenida Trabalhador São-carlense, 400, Centro, São Carlos

Locale: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) – Avenida Trabalhador São-carlense, 400, Centro, São Carlos

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

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

  • Resumo Summary

    Essa posição de pós-doutorado destina-se ao estudo de redes complexas, em grandes conjuntos de dados e suas aplicações, como por exemplo, problemas industriais e análise de dados de crimes e dados urbanos. O candidato escolhido irá desenvolver pesquisa no âmbito do Centro de Pesquisa em Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiados pela FAPESP, sediado pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP em São Carlos.

    Estamos à procura de um pós-doutorando curioso, motivado, criativo e com fortes habilidades matemáticas e computacionais para trabalhar em um ambiente colaborativo. É desejável um doutor em estatística, matemática aplicada, ciência da computação, ou áreas afins, com experiência demonstrada e publicações de alta relevância (expressivo número de publicações em periódicos de alto impacto, nos últimos 3 anos).

    O candidato deverá apresentar conhecimentos prévios em modelos espaço-temporais Bayesianos envolvendo dados de alta-dimensionalidade definidos em grafos/redes e com experiência em ciência de dados/estatística. O candidato deverá também ter concluído o doutorado nos últimos 3 anos. Falar português não é obrigatório, mas fluência em inglês é mandatória. A posição é de um ano, mas pode ser estendida por mais um ano.

    Inscrição: Os candidatos são convidados a enviar uma carta de apresentação, curriculum vitae (incluindo o registro completo de publicações), bem como cartas de recomendação (pelo menos duas) por e-mail endereçado ao professor Luis Gustavo Nonato – gnonato@icmc.usp.br (somente arquivos em PDF) até 15/01/2020.

    A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. 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.

    This position is focused on the study of complex structures in large data sets, industrial problems, crime and urban data analytics. The selected candidate will develop research linked to the Center for Research in Mathematical Sciences Applied to Industry (CeMEAI). A Research, Innovation and Dissemination Centers (RIDC) supported by the São Paulo Research Foundation (FAPESP), CeMEAI is hosted by the University of São Paulo's Mathematics and Computer Sciences Institute (ICMC-USP) in São Carlos, Brazil.

    We are seeking a highly motivated postdoctoral fellow! Curiosity, creativity, persistence, and collaborative-work capability are the key personal skills we target. A Ph.D. in statistics, computer science, or related fields with demonstrated experience and high-quality publications (considerable number of papers in high-impact journals, in the last 3 years). Candidates should present previous expertise in high-dimensional spatio-temporal Bayesian models for graph/networks, and background in data science/statistics.

    Candidates must have obtained a doctorate degree within the last 3 years. Portuguese speaking is not required, but fluency in English is mandatory.

    Application: Applicants are invited to submit a cover letter, curriculum vitae (including full publication record), as well as reference letters (at least two) by email to Prof. Luis Gustavo Nonato, Dr. – gnonato@icmc.usp.br (PDF files only) until January 15th.

    This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a FAPESP’s Post-Doctoral fellowship in the amount of BRL 7.373,10 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.