Detecção e explicação de anomalias
Descrição da Oportunidade
O programa de trabalho integra a investigação em eXplainable AI (XAI) com aplicações de manutenção preditiva industrial: Estudar o estado da arte em manutenção preditiva e XAI. Estudar modelos XAI para explicar falhas detectadas por modelos não supervisionados em dados de sensores. Avaliar a qualidade e a robustez da explicação através de experiências em conjuntos de dados reais esparsos e desequilibrados. Escrever artigos para revistas ou conferências.
Habilitações Académicas
Mestrado em Data Analytics, Data Science
Requisitos Mínimos
Forte conhecimento em manutenção preditiva.Conhecimentos em fluxos de dados, aprendizagem online e deteção de anomalias.Experiência com a framework Python, River.
Fatores de Preferência
Experiência comprovada em machine learning e manutenção preditiva, demonstrada por publicações em conferências e revistas.
Período de candidatura
Desde 23 Oct 2025 a 05 Nov 2025
Centro
Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão