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Bolsas
Bolsas com candidaturas abertas no INESC TEC
O INESC TEC tem candidaturas abertas para várias bolsas de investigação.

Referência: AE2018-0271 - Contratação de 1 Doutorado(a) na Área de Robótica Marinha http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0271

Área de Trabalho: Robótica Marinha

Descrição do Trabalho: O trabalho insere-se nas atividade de investigação e desenvolvimento do INESC TEC na área de sistemas robóticos para observação do meio marinho. Em particular o trabalho a desenvolver está enquadrado no projeto EMSO-PT, integrante do roteiro nacional de infraestruturas de investigação

 

Referência: AE2018-0277 (LASTMILE - CEGI) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0277

Área de Trabalho: Modelação, simulação e otimização

Descrição do Trabalho: Neste projeto pretende-se investigar o conceito de utilizar clientes em lojas "reais" para efetuar entregas de

encomendas feitas online. A empresa deverá efetuar a entrega das restantes encomendas com a sua frota de profissionais. Esta abordagem permitirá reduzir impactos ambientais e o tráfego urbano, a um custo marginal muito reduzido. Neste projeto pretende-se desenvolver modelos e ferramentas para a resolução deste problema, que envolve otimização combinatória estocástica.

 

Referência: AE2018-0280 (ESGRIDS - CPES) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0280

Área de Trabalho: Redes Elétricas Inteligentes

Descrição do Trabalho: A implementação de novos modelos de negócio no paradigma redes elétricas inteligentes requer o desenvolvimento de novos algoritmos preditivos compatíveis com grandes volumes de dados. O bolseiro irá trabalhar no desenvolvimento de novos algoritmos de análise de dados do mercado de eletricidade, focando-se na utilização de técnicas de deep learning para previsão de séries temporais.

 

Referência: AE2018-0281 (DoubleChain - CEGI) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0281

Área de Trabalho: Ajudará a desenvolver um e-marketplace inovador em cima de uma blockchain c/ smart contracts -Ethereum

Descrição do Trabalho: Este é um projecto conjunto entre FEUP e Carnegie Mellon University que visa desenvolver uma blockchain capaz

de coordenar cadeias de abastecimento a nível mundial. Em resumo, o protótipo a desenvolver será uma app em cima da blockchain

Ethereum (ou similar) onde consumidores/produtores podem licitar encomendas, automatizar a contratação e verificar cumprimento das cláusulas contratuais (de onde resultará um sistema de reputação).

 

Referência: AE2018-0285 (INESC TEC LA - CTM) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0285

Área de Trabalho: Circuitos de eletrónica; Projeto de sistemas de telecomunicações

Descrição do Trabalho: Desenvolvimento de sistema eletrónico baseado na norma Bluetooth Low Energy com otimização energética no

arranque de comunicação.

 

Referência: AE2018-0286 (INESC TEC LA - CTM) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0286

Área de Trabalho: Redes sem fios

Descrição do Trabalho: O trabalho do bolseiro encontra-se inserido numa linha de I&D cujo tema se relaciona com redes sem fios, tendo

como objetivo principal desenvolver tecnologia no âmbito da Internet de próxima geração e das redes para além do 5G. Os aspetos

científico-tecnológicos envolvidos focam-se no desenvolvimento de novas soluções de comunicações sem fios inteligentes, que tirarão partido de técnicas de machine learning e inteligência artificial.

 

Referência: AE2018-0287 (INESC TEC LA - CRACS) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0287

Área de Trabalho: Ciência de Computadores

Descrição do Trabalho: A unidade de investigação CRACS, parte do Laboratório Associado INESC TEC, está a recrutar candidatos para

bolsas de investigação num conjunto de temas relacionados com a actividade realizada pelos seus membros. Os detalhes sobre os temas

propostos estão disponíveis em: http://www.dcc.fc.up.pt/~ricroc/bi_cracs.html Os candidatos deverão especificar qual o tema ou temas a que se propõem candidatar por ordem de preferência.

 

Referência: AE2018-0289 (PERFECT-1 - CBER) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0289

Área de Trabalho: Sinal biomédico e processamento de imagem

Descrição do Trabalho: Desenvolvimento de novos sistemas de análise de biosinal e de imagem 3D e VR em diferentes ambientes de

monitorização

 

Referência: AE2018-0292 (3SLM - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-029292

Área de Trabalho: Sistemas de Gestão do Conhecimento

Descrição do Trabalho: Desenvolver um Sistema Inteligente de Gestão da Energia que integrará várias fontes de dados de consumo para

identificar e definir como atuar para garantir a sua otimização e gestão adequadas, pela automatização de tarefas rotineiras e melhora da tomada de decisões. Fornecer solução de mercado que permita redução de custos de energia/gestão de equipamentos mais eficiente,

mantendo segurança e conforto de motoristas/pedestres. São esperados impactos significativos a nível económico, ambiental e social.

 

Referência: AE2018-0293 (AUTOMOTIVE - CTM) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0293

Área de Trabalho: Processamento de Imagem e Visão por Computador

Descrição do Trabalho: Desenvolver algoritmos de processamento de imagem e reconhecimento de padrões em biometria são bastantes

desafiantes quando estamos perante fortes restrições de hardware. O presente projeto tem como finalidade avaliar e desenvolver

metodologias de visão por computador de maneira a superar o estado da arte nesta área de aplicação.

 

Referência: AE2018-0295 (INESC TEC LA - CTM) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0295

Área de Trabalho: Engenharia de Software para processamento de Imagem e Visão por Computador

Descrição do Trabalho: As diversas técnicas existentes de processamento de imagem e reconhecimento de padrões podem ser aplicadas

num vasto leque de aplicações. Qualquer algoritmo nesta área requer conhecimento do conteúdo da imagem e consequentemente extração de características para obter resultados satisfatórios. O presente projeto tem como finalidade avaliar metodologias de visão por computador de maneira a superar o estado da arte a nível de desempenho e tempo na área de biometria.

 

Referência: AE2018-0298 (INESC TEC LA - CRACS) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2018-0298

Área de Trabalho: Ciência de Computadores

Descrição do Trabalho: Desenvolver um middleware de suporte a uma infraestrutura de computação e armazenamento baseada em

crowdsourcing de dispositivos móveis. O desenho do middleware tem que considerar segurança e a privacidade como elementos de raiz, e não como elementos adicionados posteriormente. Esta aproximação é importante para aumentar a eficiência e garantir aos utilizadores que a plataforma é segura e que a fuga de dados é minimizada.

 

Todas as oportunidades estão disponíveis no nosso LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/inesc-tec-job-opportunities/

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