Cookies
O website necessita de alguns cookies e outros recursos semelhantes para funcionar. Caso o permita, o INESC TEC irá utilizar cookies para recolher dados sobre as suas visitas, contribuindo, assim, para estatísticas agregadas que permitem melhorar o nosso serviço. Ver mais
Aceitar Rejeitar
  • Menu
Oportunidade Investigação
Submeter candidatura Consultar edital
Oportunidade Investigação

Sistemas Distribuídos

Descrição da Oportunidade

- Condução de testes funcionais e de configuração da utilização de modelos de AI sobre microcontroladores (MCUs) e microprocessadores (MPUs), em particular da gama SK-AM6X da Texas Instruments e STM32 da STMicroelectronics. - Avaliação das possibilidades de portabilidade de modelos de AI sobre vários tipos de aceleradores. - Avaliação do impacto e aplicabilidade do protocolo ONNX para interoperabilidade. - Avaliação do desempenho de performance dos microcontroladores. - Elaboração de um relatório detalhado incluindo os testes, limitações e possibilidades de execução interoperável nas várias classes de modelos. As tarefas descritas neste plano de trabalhos requerem a aplicação e o desenvolvimento de conceitos e técnicas da área da Engenharia de Informática tipicamente lecionados em unidades curriculares que compõem o núcleo do plano de estudos da licenciatura em Engenharia Informática e da Licenciatura em Ciências da Computação.

Habilitações Académicas

- Frequência da Licenciatura em Ciências de Engenharia Informática, Ciências da Computação ou equivalente.

Requisitos Mínimos

- Experiência com ferramentas de benchmarking de sistemas de processamento de dados.- Domínio escrito e falado a língua Portuguesa e Inglesa.- Experiência com linguagem de programação C, C++ ou outra adequada à programação de MCUs e MPUs.

Fatores de Preferência

- Conhecimentos / experiência de utilização do protocolo ONNX. - Experiência com execução e ajuste de modelos de Machine Learning em aceleradores de hardware.

Período de candidatura

Desde 15 Jan 2026 a 28 Jan 2026

Centro

Laboratório de Software Confiável