Bolsa de PD em Ciências Agrárias / Modelagem Matemática

Post-Doctoral Fellowship in Agricultural Sciences / Mathematical Modeling

• Resumo Summary

  O candidato à bolsa de PD para o projeto “Avaliação do desempenho agronômico da sucessão soja-milho por satélite, aéreo e terrestre: Regiões Geográficas de Campinas e Marília” deve ter experiência em modelagem matemática aplicada à agricultura, análise de dados ambientais e sensoriamento remoto.

  O bolsista desenvolverá atividades como: (1) integração de dados de sensoriamento remoto e IoT para modelagem da produtividade agrícola; (2) desenvolvimento de modelos preditivos para otimização da densidade de plantio e manejo de recursos; (3) aplicação de aprendizado de máquina para análise de dados espaciais; (4) avaliação de variáveis agronômicas como índice de área foliar e dinâmica de nutrientes; (5) validação de modelos e análise da viabilidade de sua aplicação.

  Os candidatos devem ter título de doutor obtido há no máximo sete anos, no Brasil ou no exterior, preferencialmente em ciências agrárias, modelagem matemática, ou áreas correlatas. Interessados devem enviar, até 21 de março, e-mail para nussio@usp.br anexando carta de interesse, Curriculum, cópias do diploma e histórico da graduação, mestrado (se houver) e doutorado, além de uma carta de recomendação.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP de R$ 12.000,00 mensais e Reserva Técnica de 10% do valor anual da bolsa para despesas relacionadas à pesquisa.

  The candidate for the PD scholarship for the project “Evaluation of the agronomic performance of the soybean-corn succession by satellite, aerial and terrestrial: Geographic Regions of Campinas and Marília” must have experience in mathematical modeling applied to agriculture, analysis of environmental data and remote sensing.

  The scholarship holder will develop activities such as: (1) integration of remote sensing and IoT data for modeling agricultural productivity; (2) development of predictive models to optimize planting density and resource management; (3) applying machine learning to spatial data analysis; (4) evaluation of agronomic variables such as leaf area index and nutrient dynamics; (5) validation of models and analysis of the feasibility of their application.

  Candidates must have a doctorate degree obtained no more than seven years ago, in Brazil or abroad, preferably in agricultural sciences, mathematical modeling, or related areas. The selected candidate will be based at the University of São Paulo's Sustainable Tropical Agriculture Center (STAC-USP) in Piracicaba, Brazil.

  Interested parties must send, by March 21st, an email to nussio@usp.br attaching a letter of interest, CV, copies of the diploma and transcript of graduation, master's degree (if applicable) and doctorate, in addition to a letter of recommendation.

  The position is open to Brazilians and foreigners. The selected candidate will receive a Post-Doctoral Scholarship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) of R$ 12,000.00 per month and a Technical Reserve of 10% of the year.