Bolsa de TT-V em Microbiologia e Ciência de Dados

Level 5-Technical Training Fellowship in Microbiology and Data Science

Nº: 6035

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2022/13717-0

FAPESP process: 2022/13717-0

Título do projeto: HTS Omics: Plataforma para Descoberta de Novos Antibióticos

Project title: HTS Omics: Novel Antibiotics Descovery Platform

Área de atuação: Microbiologia e Ciência de Dados

Working area: Microbiology and Data Science

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/08/2023

Start: 2023-08-01

Pesquisador responsável: Marília Bixilia Sanchez

Principal investigator: Marília Bixilia Sanchez

Unidade/Instituição: DSMA Desenvolvimento Sustentável e Monitoramento Ambiental

Unit/Instituition: DSMA Desenvolvimento Sustentável e Monitoramento Ambiental

Data limite para inscrições: 15/06/2023

Deadline for submissions: 2023-06-15

Publicado em: 12/05/2023

Publishing date: 2023-05-12

Localização: Avenida João XXIII, 1160 (Bloco B, Sala 4), Mogi das Cruzes

Locale: Avenida João XXIII, 1160 (Bloco B, Sala 4), Mogi das Cruzes

E-mail para inscrições: contato@dsma.com.br

E-mail for proposal submission: contato@dsma.com.br

  • Resumo

    Buscamos um especialista em ciência de dados aplicada à microbiologia e fármacos, com experiência em análises ômicas e que tenha Doutorado concluído há no máximo 7 anos ou experiência de 5 anos após a graduação. O candidato escolhido desenvolverá estratégias de gestão de dados (coleta, preparação e combinação de variáveis para alimentar algoritmos de aprendizado de máquina), bem como a preparação de relatórios e publicações técnicas e científicas.

    Requerimentos:

    - Graduação na área exatas ou Biológicas, incluindo Computação, Engenharias, Biologia, Farmácia, Biomedicina ou áreas afins;
    - Mínimo de cinco anos de experiência após a graduação, ou com título de doutor.

    Qualificações desejáveis:

    - Demonstrar pensamento claro e habilidades na resolução de problemas, mentalidade criativa, capacidade de compreender rapidamente novas ideias, além do senso de urgência;
    - Capacidade de trabalhar com equipe multidisciplinar;
    - Domínio em estrutura de dados e linguagem de programação (R, Python, C/C++);
    - Espera-se experiência no desenvolvimento e uso de métodos para modelagem preditiva, incluindo os algoritmos de aprendizagem supervisionada e não-supervisionada;
    - Compreensão dos princípios por trás das técnicas de Inteligência Artificial (IA);
    - Capacidade demonstrada para aprender novas técnicas analíticas e suas aplicações;
    - Familiaridade ferramentas de análise de dados genética, bibliotecas e framework.

    Mais informações sobre requisitos e benefícios da Bolsa FAPESP de Treinamento Técnico nível cinco (TT-V) estão em fapesp.br/3098 e fapesp.br/3162.

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