Bolsa de Mestrado em Digitalização de Processos

Master’s Fellowship in Process Digitalization

Nº: 9671

Área de conhecimento: Interdisciplinar

Field of knowledge: Interdisciplinary

Nº do processo FAPESP: 2024/19744-4

FAPESP process: 2024/19744-4

Título do projeto: Desenvolvimento de modelos tumorais 3D bioimpressos com inteligência artificial para aprimorar testes de tratamentos contra o câncer de mama

Project title: Development of 3D Bioprinted Tumor Models with Artificial Intelligence to Enhance Breast Cancer Treatment Testing

Área de atuação: Digitalização de Processos

Working area: Process Digitalization

Quantidade de vagas: 1

Positions: 1

Valor da bolsa: R$ 3.270,00 (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Value: R$ 3.270,00 (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Pesquisador responsável: Amanda Blanque Becceneri

Principal investigator: Amanda Blanque Becceneri

Unidade/Instituição: Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo (FCFRP-USP)

Unit/Instituition: Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo (FCFRP-USP)

Data limite para inscrições: 16/08/2026

Deadline for submissions: 2026-08-16

Publicado em: 28/07/2026

Publishing date: 2026-07-28

Inicio: fevereiro de 2027

Start: 2027, february

Localização: Ribeirão Preto

Locale: Ribeirão Preto

E-mail para inscrições: amandabecc@usp.br

E-mail for proposal submission: amandabecc@usp.br

  • Atividades e contexto

    O bolsista será responsável por otimizar a integração da bioimpressora 3D com inteligência artificial (IA), aprimorando o controle da deposição celular para garantir maior precisão, reprodutibilidade e automação do processo de bioimpressão.

  • Requisitos obrigatórios

    Graduação concluída em Engenharia Biomédica, Engenharia Elétrica, Engenharia Mecatrônica, Biotecnologia ou áreas afins.

  • Requisitos desejáveis

    Conhecimento ou interesse em impressão 3D, bioimpressão 3D, IA e/ou automação. Experiência em programação (Python, machine learning, visão computacional) e experiência prévia em Iniciação Científica serão diferenciais.

  • Como se candidatar

    Interessados devem enviar currículo Lattes atualizado, histórico escolar da graduação, breve carta de interesse (1 página) e uma carta de referência acadêmica. Assunto do e-mail: “Interesse em vaga de Mestrado”.

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