Electrical Engineering - Electricity Markets
Descrição da Oportunidade
A crescente digitalização e descentralização do sistema energético têm impulsionado o desenvolvimento de ferramentas inteligentes de apoio à decisão, capazes de integrar dados em tempo real e otimizar a operação de comunidades de energia. Neste contexto, os Digital Twins emergem como plataformas digitais interativas que replicam o comportamento de sistemas físicos, permitindo a simulação, previsão e otimização de operações energéticas. A incorporação de modelos de GenAI e métodos de XAI é essencial para garantir que as recomendações produzidas por estes sistemas sejam não apenas eficazes, mas também transparentes, interpretáveis e confiáveis para os diversos utilizadores. As principais atividades previstas são: - Estudo e revisão do estado da arte em Explainable AI aplicada a sistemas de energia, Digital Twins e modelos generativos. - Desenvolvimento e integração de módulos XAI que expliquem, de forma acessível e ajustada ao nível de literacia do utilizador, as recomendações geradas pelo sistema. - Implementação e afinação de modelos generativos e LLMs, de modo a melhorar a capacidade do sistema em gerar respostas automáticas e recomendações contextualizadas. - Criação de visualizações interativas e intuitivas, permitindo a apresentação de resultados e justificações com diferentes níveis de detalhe (de técnico a não especializado). - Testes e validação da usabilidade, robustez e transparência do sistema, recorrendo a dados reais e casos de estudo representativos. - Elaboração de documentação técnica e relatórios científicos, bem como participação na divulgação dos resultados através de artigos científicos e apresentações.
Habilitações Académicas
Engenharia eletrotécnica ou áreas afins
Requisitos Mínimos
- Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial e Machine Learning;- Noções fundamentais sobre Explainable AI (XAI) e/ou modelos generativos (GenAI, LLMs);- Competências de programação em Python, incluindo utilização de bibliotecas científicas e de IA (por exemplo, NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch);- Fluência em Inglês (escrito e falado);- Boa capacidade analítica e de resolução de problemas, com orientação para trabalho de investigação aplicada.
Fatores de Preferência
- Experiência em Inteligência Artificial, com enfoque em Explainable AI (XAI) e Machine Learning; - Conhecimentos e experiência em modelos generativos (GenAI) e Large Language Models (LLMs); - Experiência em sistemas de energia, nomeadamente na modelação, otimização e gestão de comunidades de energia; - Competências em programação em Python e utilização de frameworks de IA (como TensorFlow, PyTorch ou similares); - Experiência em desenvolvimento de interfaces interativas e visualização de dados;
Período de candidatura
Desde 16 Oct 2025 a 29 Oct 2025
Centro
Sistemas de Energia