Programação, engenharia de computadores
Descrição da Oportunidade
O objetivo desta posição passa por avaliar de que forma os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem ser utilizados para responder a desafios de previsão no setor da energia, em particular aqueles que podem ser formulados como problemas sequence-to-sequence. O/a bolseiro/a irá explorar diferentes estratégias de engenharia de prompts, comparar o potencial de diversos LLMs e criar uma metodologia que possa ser replicável em múltiplos desafios do setor energético.
Habilitações Académicas
Engenharia Eletrotécnica, Informática, Ciência de computadores ou área similar
Requisitos Mínimos
Experiência de programação em PythonConhecimentos básicos de conceitos de aprendizagem automáticaExperiência com ferramentas de ciência de dados (por exemplo, pandas, scikit-learn, matplotlib)Familiaridade com sistemas de controlo de versões (Git)
Fatores de Preferência
Experiência com grandes modelos de linguagem (por exemplo, Mistral, LLaMA) Compreensão de fluxos de trabalho em aprendizagem automática e métodos de previsão Experiência em Python orientado para manipulação e análise de dados
Período de candidatura
Desde 01 Jun 2025 a 30 Jun 2025
Centro
Sistemas de Energia