{"id":1687,"date":"2022-07-05T14:01:38","date_gmt":"2022-07-05T17:01:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eesc.usp.br\/estagios-admin\/?p=1687"},"modified":"2022-07-05T14:01:38","modified_gmt":"2022-07-05T17:01:38","slug":"bolsista-mestre-e-doutor-matematica-estatistica-ciencia-da-computacao-bradesco-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eesc.usp.br\/estagios-admin\/?p=1687","title":{"rendered":"Bolsista Mestre e Doutor (Matem\u00e1tica, Estat\u00edstica, Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o) – Bradesco"},"content":{"rendered":"
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Curitiba – PR.\u00a0Per\u00edodo Integral.\u00a0Analista.\u00a0Outros.<\/div>\n
Presencial.\u00a01 Vaga<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Projeto de pesquisa e inova\u00e7\u00e3o na empresa Bradesco com parceria do IEL\/CNPQ.<\/p>\n

Forma\u00e7\u00e3o: Matem\u00e1tica, Estat\u00edstica, Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, Engenharia da computa\u00e7\u00e3o (afins).<\/p>\n

Atividades:<\/p>\n

Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de pesquisas em tecnologias e metodologias emergentes em Ci\u00eancia de Dados. Ser\u00e3o conduzidas 5 linhas de pesquisa, sempre conectadas a um caso de uso espec\u00edfico do neg\u00f3cio:
\n– Speech Analytics: uso de Natural Language Processing para reconhecimento e interpreta\u00e7\u00e3o da fala humana, transcrevendo \u00e1udio em texto para extra\u00e7\u00e3o de contexto;
\n– Graph Analytics: aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de visualiza\u00e7\u00e3o para representa\u00e7\u00e3o de redes complexas, de forma a facilitar a an\u00e1lise de como os dados est\u00e3o conectados em rede, quem s\u00e3o os influenciadores (centralidade), quais s\u00e3o os pontos fracos (conectivity analysis), densidade (community analysis) e otimiza\u00e7\u00e3o de caminhos percorridos (path analytics);
\n– Augmented Analytics: uso de intelig\u00eancia artificial assistida para otimizar as etapas do ciclo de desenvolvimento de algoritmos, que inclui as etapas de aquisi\u00e7\u00e3o de dados, prepara\u00e7\u00e3o dos dados, engenharia de vari\u00e1veis, an\u00e1lise explorat\u00f3ria, sele\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis, desenvolvimento de algoritmos, implanta\u00e7\u00e3o e monitoramento;
\n– AnalyticsOps: cria\u00e7\u00e3o de estruturas que permitam a implanta\u00e7\u00e3o de centenas ou mesmo milhares de modelos de Machine Learning, a qualquer momento, por qualquer analista e escritos em qualquer linguagem. Adicionalmente, essas estruturas devem prever o monitoramento e re-treino de algoritmos afim de garantir que os mesmos entreguem de forma cont\u00ednua os resultados esperados;
\n– Explainable AI: desenvolvimento de abordagens para explica\u00e7\u00e3o de modelos Black Box desenvolvidos utilizando intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

Conhecimentos Espec\u00edfico: Conhecimentos em matem\u00e1tica, estat\u00edstica e ou linguagem de programa\u00e7\u00e3o (hoje o que mais se utiliza no banco \u00e9 Python, plataforma Big Data, Machine Learning, R e SQL).<\/p>\n

Idioma: Ingl\u00eas intermedi\u00e1rio<\/p>\n

Carga hor\u00e1ria de acordo com o plano de atividades acordado com o Tutor do Projeto.<\/p>\n

Dura\u00e7\u00e3o:12 meses.<\/p>\n

Valor da bolsa:<\/p>\n

Mestre: R$ 3.000,00<\/p>\n

Doutor: R$ 4.500,00<\/p>\n<\/div>\n

https:\/\/iel.pandape.com.br\/Detail\/127826?xtor=EPR-14069-[INVITACION_PROC_SELECT]-20220705-[VER_VAGA]<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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