Bolsa de PD em Ciência de Dados e Economia

Post-Doctoral Fellowship in Data Science and Economics

Nº: 9618

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2025/06238-6

FAPESP process: 2025/06238-6

Título do projeto: Avaliação da eficiência das estratégias de prevenção das infecções relacionadas a cateter de longa permanência em serviços de oncologia do Município de São Paulo

Project title: Evaluation of the effectiveness of prevention strategies for long-term catheter-related infections in oncology services in the City of São Paulo

Área de atuação: Ciência de Dados e Economia

Working area: Data Science and Economics

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).

Pesquisador responsável: Maristela Pinheiro Freire

Principal investigator: Maristela Pinheiro Freire

Unidade/Instituição: Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (FM-USP)

Unit/Instituition: Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (FM-USP)

Data limite para inscrições: 13/08/2026

Deadline for submissions: 2026-08-13

Publicado em: 13/07/2026

Publishing date: 2026-07-13

Inicio: setembro de 2026

Start: 2026, september

Localização: São Paulo

Locale: São Paulo

E-mail para inscrições: maristela.freire@hc.fm.usp.br

E-mail for proposal submission: maristela.freire@hc.fm.usp.br

  • Atividades e contexto Activities and context

    O(A) bolsista de pós-doutorado atuará no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para avaliação da efetividade e custo-efetividade de estratégias de prevenção de infecções relacionadas a cateter de longa permanência em serviços de oncologia. As atividades incluem análise de dados em Python e R, estudos de avaliação econômica, participação em pesquisas na área de doenças infecciosas e treinamento de profissionais de saúde e equipes da Coordenação de Vigilância em Saúde (COVISA) em vigilância epidemiológica.

    The post-doctoral researcher will develop machine learning models to evaluate the effectiveness and cost-effectiveness of strategies for preventing long-term central venous catheter-related infections in oncology services. Responsibilities include data analysis using Python and R, health economic evaluations, participation in research projects on infectious diseases, and training healthcare professionals and the São Paulo Health Surveillance Coordination (COVISA) teams in healthcare-associated infection surveillance.

  • Requisitos obrigatórios Mandatory requirements

    Conhecimento sobre técnicas de aprendizado de máquina e programação, larga experiência em análise de Python e R, Doutorado em economia com conhecimento sobre estudos de custo-efetividade, experiência em projetos de pesquisa relacionados a medicina, em especial na área de moléstias infecciosas e parasitárias, disponibilidade de tempo para treinamentos de profissionais da saúde e equipe da COVISA.

    Demonstrated knowledge of machine learning techniques and programming, with extensive experience in data analysis using Python and R. PhD in Economics, with expertise in health economic evaluation and cost-effectiveness analyses. Experience in medical research projects, particularly in the field of infectious and parasitic diseases. Availability to conduct training activities for healthcare professionals and staff from COVISA.

  • Requisitos desejáveis Desirable requirements

    Experiência em doenças associadas a assistência à saúde; experiência em ministrar aulas e/ou treinamentos.

    Experience in healthcare-associated infections. Experience in teaching and/or delivering professional training.

  • Como se candidatar How to apply

    Encaminhar o currículo lattes e seu endereço para o e-mail maristela.freire@hc.fm.usp.br.

    Applicants should send their curriculum vitae and contact information to: maristela.freire@hc.fm.usp.br.

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