Bolsa de PD em Restauração de Imagens de Radar Meteorológico

Post-Doctoral Fellowship in Weather Radar Image Restoration

Nº: 9967

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2025/07171-2

FAPESP process: 2025/07171-2

Título do projeto: CePEX – Centro Paulista de integração de dados para monitoramento de Eventos eXtremos

Project title: CePEX – São Paulo Center for Data Integration for Monitoring Extreme Events

Área de atuação: Aprendizado de Máquina

Working area: Machine Learning

Quantidade de vagas: 1

Positions: 1

Valor da bolsa: R$ 12.570,00 (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Value: R$ 12.570,00 (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Início:

Start:

Pesquisador responsável: João Paulo Papa

Principal investigator: João Paulo Papa

Unidade/Instituição: Faculdade de Ciências – UNESP, câmpus Bauru

Unit/Instituition: Faculdade de Ciências – UNESP, câmpus Bauru

Data limite para inscrições: 12/11/2026

Deadline for submissions: 2026-11-12

Publicado em: 26/10/2026

Publishing date: 2026-10-26

Inicio: dezembro de 2026

Start: 2026, december

Localização: Bauru

Locale: Bauru

E-mail para inscrições: joao.papa@unesp.br

E-mail for proposal submission: joao.papa@unesp.br

  • Atividades e contexto Activities and context

    A bolsa de Pós-Doutorado terá duração de 12 meses e envolverá o desenvolvimento de métodos de restauração de imagens de radar meteorológico, incluindo aprendizado profundo residual não local, modelos físicos e aprendizado por transferência. As atividades incluem revisão bibliográfica, implementação de redes neurais e de mecanismos de atenção, realização de experimentos com dados reais, avaliação dos resultados, redação de artigos científicos e disponibilização pública do código desenvolvido.

    The 12-month post-doctoral fellowship involves developing weather radar image restoration methods using non-local residual deep learning, physical models, and transfer learning. Activities include reviewing the literature, implementing neural networks and attention mechanisms, conducting experiments with real data, evaluating results, writing scientific papers, and making the developed source code publicly available.

  • Requisitos obrigatórios Mandatory requirements

    Doutorado em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática Aplicada, Física ou área correlata; experiência comprovada em aprendizado de máquina e aprendizado profundo para processamento de imagens ou sinais; domínio de Python e experiência com PyTorch ou framework equivalente; conhecimentos em redes neurais e avaliação experimental; inglês para leitura e redação científicas; capacidade de pesquisa autônoma e colaborativa e disponibilidade durante os 12 meses da bolsa.

    PhD in Computer Science, Engineering, Applied Mathematics, Physics, or a related field; demonstrated experience in machine learning and deep learning for image or signal processing; proficiency in Python and experience with PyTorch or an equivalent framework; knowledge of neural networks and experimental evaluation; English proficiency for scientific reading and writing; ability to work independently and collaboratively; and availability throughout the 12-month fellowship.

  • Como se candidatar How to apply

    Enviar e-mail com o CV (Lattes se for brasileiro) para joao.papa@unesp.br.

    Email with CV (Lattes if Brazilian) to joao.papa@unesp.br.