Bolsas de TT-IV em Recuperação da Informação e Inteligência Artificial

Level 4-Technical Training Fellowships in Information Retrieval and Artificial Intelligence

Nº: 9764

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2024/04890-5

FAPESP process: 2024/04890-5

Título do projeto: Recuperação Aumentada e Robusta para Tarefas de Inferência em Linguagem Natural utilizando Modelos baseados em Transformers – RATIONAL

Project title: Robust Augmented Retrieval for Natural Language Inference over Transformer-based Models – RATIONAL

Área de atuação: Recuperação da Informação e Inteligência Artificial

Working area: Information Retrieval and Artificial Intelligence

Quantidade de vagas: 2

Positions: 2

Valor da bolsa: Consulte a Tabela de Valores da FAPESP (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Value: Consulte a Tabela de Valores da FAPESP (consulte os valores de Bolsas da FAPESP em fapesp.br/valores/bolsasnopais).

Pesquisador responsável: Daniel Carlos Guimarães Pedronette

Principal investigator: Daniel Carlos Guimarães Pedronette

Unidade/Instituição: Institutito de Geociências e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista (IGCE-Unesp)

Unit/Instituition: Institutito de Geociências e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista (IGCE-Unesp)

Data limite para inscrições: 20/09/2026

Deadline for submissions: 2026-09-20

Publicado em: 20/08/2026

Publishing date: 2026-08-20

Inicio: outubro de 2026

Start: 2026, october

Localização: Rio Claro

Locale: Rio Claro

E-mail para inscrições: daniel.pedronette@unesp.br

E-mail for proposal submission: daniel.pedronette@unesp.br

  • Atividades e contexto

    O projeto é uma colaboração internacional entre o Instituto IDIAP (Suíça) e a Universidade Estadual de São Paulo (UNESP), com equipes de pesquisa em ambos os países. O projeto é coordenado pelo Prof. Andre Freitas (IDIAP) e pelo Prof. Daniel Pedronette (UNESP). O bolsista de Treinamento Técnico nível quatro (TT-IV) atuará em atividades técnicas e de pesquisa acerca do tema central do projeto RATIONAL, que consiste em investigar e desenvolver métodos robustos baseados em evidências de recuperação para tarefas de inferência em linguagem natural com o apoio de grandes modelos de linguagem (LLMs).

  • Requisitos obrigatórios

    Conforme normas da FAPESP (https://fapesp.br/bolsas/tt): graduação em Ciência da Computação (ou áreas afins); dois anos de experiência em pesquisa (ou experiência profissional após a graduação); ou título de Mestre.

  • Requisitos desejáveis

    Experiência em Python, aprendizado de máquina e recuperação da informação.

  • Como se candidatar

    Interessados devem enviar e-mail ao Prof. Daniel Pedronette (daniel.pedronette@unesp.br), usando a tag “RATIONAL-TT” no assunto e incluindo o Curriculum Vitae.

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