Ciência dos Computadores
[Fechado]
Descrição da Oportunidade
- Desenvolvimento de cadeias de modelos/processos que permitam aos assistentes baseados em IA apoiar as decisões dos operadores humanos sob risco e incerteza do modelo, e considerando aprendizagem conjunta humano-AI. - Desenvolver metodologias para avaliar a robustez e segurança de decisões humanas assistidas por IA, co-aprendizagem híbrida entre IA e humanos, e IA totalmente autónoma, considerando a avaliação de risco alinhada com o AI Act da UE, bem como fiabilidade e robustez quantificadas através do fornecimento de orientações sobre como criar e utilizar conjuntos de dados "adversários". - Validar as metodologias desenvolvidas em dados reais e simuladores open-source para casos de uso da rede elétrica. - Disseminação do trabalho em revistas e/ou conferências internacionais.
Habilitações Académicas
Detentor de grau de Mestre em matemática aplicada ou ciência de computadores ou informática ou engenharia eletrotécnica ou similar. Mestrado em outras áreas científico-tecnológicas poderão ser considerados desde que devidamente justificadas.
Requisitos Mínimos
- Em termos técnicos o candidato deve ter proficiência demonstrada nos seguintes pontos: ambiente Linux (bash script), ferramentas de linha de comando, programação em linguagem Python e/ou linguagem estatística R.- Formação académica em Inteligência Artificial, Ciência de Dados e/ou Investigação Operacional.- Nível excelente de Inglês, oral e escrito.
Fatores de Preferência
- Experiência passada (ou formação académica) com Aprendizagem supervisionada e reforçada (machine learning e reinforcement learning). - Publicação de artigos e apresentações científicas (comunicações orais e posters) nas áreas de inteligência artificial, data mining, machine learning ou investigação operacional. - Experiência demonstrada (e.g. código github, protótipos, artigos científicos) no desenvolvimento de "pipelines" de aprendizagem automática para análise grandes volumes de dados. - Experiência demonstrada no desenvolvimento de aplicações de software (e.g. protótipos, programas informáticos, sítios web, etc). - Formações em micro-cursos e projetos (e.g. plataformas como Coursera, Udemy, etc) em programação, análise de dados, machine learning, gestão e projetos ou boas práticas de desenvolvimento de software.
Período de candidatura
Desde 27 Jul 2023 a 23 Aug 2023
[Fechado]
Centro
Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão