Bolsa de TT-V em Tecnologia da Informação

Level 5-Technical Training Fellowship in Information Technology

Nº: 4718

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2021/08959-1

FAPESP process: 2021/08959-1

Título do projeto: Solução de Internet das Coisas (IoT) para localização, rastreamento e monitoramento de uso em tempo real, de equipamentos médicos, para aplicações em ambientes laboratoriais e hospitalares

Project title: Internet of Things (IoT) solution for real-time localization, tracking and monitoring of medical equipments usage for application in laboratory and hospital environments

Área de atuação: Tecnologia da Informação

Working area: Information Technology

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Matheus Nani Costa

Principal investigator: Matheus Nani Costa

Unidade/Instituição: Nexxto Serviços em Tecnologia da Informação S.A.

Unit/Instituition: Nexxto Serviços em Tecnologia da Informação S.A.

Data limite para inscrições: 31/01/2022

Deadline for submissions: 2022-01-31

Publicado em: 02/12/2021

Publishing date: 2021-12-02

Localização: Rua Maria Figueiredo, 595, 12º andar, conjunto 123, Paraíso, São Paulo

Locale: Rua Maria Figueiredo, 595, 12º andar, conjunto 123, Paraíso, São Paulo

E-mail para inscrições: juliana.malafatti@nexxto.com

E-mail for proposal submission: juliana.malafatti@nexxto.com

  • Resumo

    O time de Tech da Nexxto está com novos desafios e busca uma pessoa para atuar no projeto e desenvolvimento de método de modelagem, utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina, bem como desenvolvimento de software para estimativa de taxa de uso de equipamentos hospitalares com base em dados coletados dos sensores de rastreamento dos equipamentos hospitalares.

    Este projeto é uma parceria da Nexxto com a FAPESP.

    Neste projeto você irá projetar e desenvolver modelos computacionais baseado em dados coletados em equipamentos previamente selecionados levando em consideração as variáveis físicas que refletem a taxa de uso dos equipamentos hospitalares, por meio do desenvolvimento de rotinas inteligentes para análise, sanitização e modelagem para representar o cenário do ambiente hospitalar. No final do projeto o bolsista desenvolverá um algoritmo funcional para ser utilizado no cotidiano hospitalar de maneira autônoma.

    Pré-Requisitos:

    Ensino superior completo, especialista em TI com pelo menos cinco anos de experiência após a graduação OU título de doutorado.

    Benefícios:

    Valores de Bolsas podem ser consultados em: https://fapesp.br/valores/bolsasnopais.

    Inscrições até 31/01/2022 pelo link: https://nexxto.solides.jobs/vacancies/108354.

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