Bolsa de PD em Agricultura Digital

Post-Doctoral Fellowship in Digital Agriculture

• Resumo Summary

  O(A) candidato(a) selecionado(a) no âmbito deste Projeto Temático FAPESP será responsável pela análise e visualização de dados coletados por plataformas de sensoriamento remoto, bem como o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para estimativa, predição e modelagem de características agronômicas e biofísicas, em particular maturação, produtividade e qualidade de culturas especiais, para aplicação em colheita inteligente. Os algoritmos serão implantados em linguagem de programação Python ou R, com sucessivos testes de comparação e validação. Os bancos de dados e modelos serão construídos com imagens multirresolução, multitemporais e multiespectrais, além de quaisquer outras variáveis adquiridas em campo durante os experimentos executados.

  A pessoa selecionada exercerá suas atividades em Jaboticabal-SP sob supervisão do Prof. Rouverson Pereira da Silva (rouverson.silva@unesp.br), pesquisador principal do Temático. Experiência em ciência de dados, sensoriamento remoto ou agricultura de precisão são requisitos para o cargo.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 12.570,00 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

   

  The selected candidate will join a Thematic Project funded by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) and will be responsible for the analysis and visualization of data collected by remote sensing platforms, as well as the development of machine learning models for the estimation, prediction, and modeling of agronomic and biophysical characteristics – particularly crop maturity, yield, and quality of specialty crops – for application in intelligent harvesting. The algorithms will be implemented in the Python or R programming languages, with successive comparative testing and validation. Databases and models will be built using multiresolution, multitemporal, and multispectral imagery, in addition to any other variables collected in the field during the conducted experiments.

  The selected candidate will carry out their activities in Jaboticabal, state of São Paulo, Brazil, under the supervision of Professor Rouverson Pereira da Silva (rouverson.silva@unesp.br), co-PI for the Thematic Project. Experience in data science, remote sensing, or precision agriculture is required for the position.

  This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a FAPESP Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 12,570.00 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent on items directly related to the research activity.