{"id":779,"date":"2026-04-22T12:14:22","date_gmt":"2026-04-22T15:14:22","guid":{"rendered":"https:\/\/cemeai.icmc.usp.br\/embrapii\/?p=779"},"modified":"2026-04-22T12:14:22","modified_gmt":"2026-04-22T15:14:22","slug":"icmc-abre-vaga-de-pos-doutorado-em-otimizacao-e-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cemeai.icmc.usp.br\/embrapii\/icmc-abre-vaga-de-pos-doutorado-em-otimizacao-e-machine-learning\/","title":{"rendered":"ICMC abre vaga de p\u00f3s-doutorado em otimiza\u00e7\u00e3o e machine learning"},"content":{"rendered":"\n
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O Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o (ICMC) da USP, em S\u00e3o Carlos, est\u00e1 com processo seletivo aberto para uma bolsa de p\u00f3s-doutorado voltada \u00e0 pesquisa aplicada nas \u00e1reas de otimiza\u00e7\u00e3o e machine learning. A oportunidade integra um projeto Embrapii e tem como foco o desenvolvimento de sistemas algor\u00edtmicos capazes de operar em ambiente de produ\u00e7\u00e3o, com aplica\u00e7\u00f5es diretas no setor de tecnologia e conhecimento.<\/p>\n\n\n\n

A proposta \u00e9 selecionar um pesquisador com experi\u00eancia consolidada nessas \u00e1reas e apto a transformar dados complexos, especialmente oriundos de campanhas de m\u00eddia paga, em modelos inteligentes de tomada de decis\u00e3o. O trabalho envolve o desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es de otimiza\u00e7\u00e3o multiobjetivo, aliadas a t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de machine learning, com implementa\u00e7\u00e3o em sistemas reais.<\/p>\n\n\n\n

O perfil buscado \u00e9 de um profissional com capacidade de atua\u00e7\u00e3o aut\u00f4noma em pesquisa aplicada, que domine desde a formula\u00e7\u00e3o do problema at\u00e9 a entrega de solu\u00e7\u00f5es implementadas. Espera-se que o candidato tenha habilidade para converter dados em modelos algor\u00edtmicos robustos, desenvolver estrat\u00e9gias avan\u00e7adas de otimiza\u00e7\u00e3o e integrar modelos preditivos a sistemas operacionais.<\/p>\n\n\n\n

A vaga exige conhecimentos em modelagem e otimiza\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica, otimiza\u00e7\u00e3o bayesiana e m\u00e9todos multiobjetivos, al\u00e9m de experi\u00eancia com modelos de machine learning, como gradient boosting e deep learning. Tamb\u00e9m s\u00e3o valorizadas compet\u00eancias em estat\u00edstica e experimenta\u00e7\u00e3o, especialmente em testes A\/B, infer\u00eancia causal e an\u00e1lise de m\u00e9tricas, bem como dom\u00ednio em engenharia de dados, com uso avan\u00e7ado de Python e SQL, constru\u00e7\u00e3o de pipelines e processamento de grandes volumes de dados.<\/p>\n\n\n\n

Outro diferencial importante \u00e9 a experi\u00eancia com sistemas de machine learning em produ\u00e7\u00e3o e pr\u00e1ticas de versionamento e monitoramento. A familiaridade com sistemas de decis\u00e3o e recomenda\u00e7\u00e3o, voltados \u00e0 automa\u00e7\u00e3o de processos de otimiza\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m integra o escopo desejado.<\/p>\n\n\n\n

Para concorrer \u00e0 vaga, \u00e9 necess\u00e1rio ter doutorado em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, Estat\u00edstica, Engenharia ou \u00e1reas correlatas, al\u00e9m de experi\u00eancia comprovada em machine learning, otimiza\u00e7\u00e3o ou temas afins. A profici\u00eancia em programa\u00e7\u00e3o, especialmente em Python, \u00e9 requisito fundamental, e a viv\u00eancia em aplica\u00e7\u00f5es reais ser\u00e1 considerada um diferencial.<\/p>\n\n\n\n

A bolsa tem dura\u00e7\u00e3o de oito meses e oferece remunera\u00e7\u00e3o compat\u00edvel com o padr\u00e3o da ag\u00eancia financiadora.<\/p>\n\n\n\n

Servi\u00e7o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Inscri\u00e7\u00f5es at\u00e9 10 de maio de 2026
Formul\u00e1rio: https:\/\/forms.gle\/2F3sixgVzYP6mnxq9<\/a><\/p>\n\n\n\n

Texto: Raquel Vieira<\/em><\/p>\n\n\n\n

                                      Assessor de Imprensa \u2013 Escrit\u00f3rio de Grandes Projetos e CEPIx<\/em><\/p>\n\n\n\n

Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o \u2013 USP<\/em><\/p>\n\n\n\n

divulgaprojetos@icmc.usp.br<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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