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Bolsas de investigação com candidaturas abertas no INESC TEC
O INESC TEC tem candidaturas abertas, durante o mês de janeiro, para várias bolsas de investigação.

Referência: AE2017-0355 (FAMEST - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0355

Área de trabalho: Otimizado de Sistemas de Produção Ciber-Físicos

Descrição do Trabalho: O trabalho enquadrado no projeto FAMEST TECH 4.0 - Tecnologias avançadas de produção e comercialização para o cluster do calçado 4.0 e consiste no desenvolvimento e implementação de um conjunto de ferramentas computacionais baseadas em modelos de simulação-otimização para a gestão holística de sistema Ciber-Físicos, integrando decisões de design e operação, com o objetivo de reduzir os custos operacionais, visando a competitividade das indústrias de manufatura.

Referência: AE2017-0356 (PRODUTECH_SIF - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0356

Área de trabalho: Engenharia de software

Descrição do Trabalho: O trabalho enquadrado no projeto PRODUTECH-SIF 4.0 - Soluções para a Indústria do Futuro, e consiste no desenvolvimento de técnicas de engenharia de produto avançadas no contexto de sistemas de produção ciber-físicos e da indústria 4.0. Os resultados serão avaliados e apresentados num demonstrador.

Referência: AE2017-0357 (PRODUTECH_SIF - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0357

Área de trabalho: Engenharia de software

Descrição do Trabalho: O trabalho enquadrado na tarefa T4.4.1 (plataforma baseada em mercados de serviços para a internet das coisas industriais) da atividade 4.4 Fabrico inteligente do projeto PRODUTECH II (PPS4), que consiste no desenvolvimento de uma plataforma IIoT, baseada em mercado de serviços, alinhada com as melhores práticas do mercado e com os principais conceitos, princípios e desafios da indústria 4.0. Os resultados serão avaliados e apresentados num demonstrador.

Referência: AE2017-0358 (PRODUTECH_SIF - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0358

Área de trabalho: Data mining e machine learning

Descrição do Trabalho: O trabalho está enquadrado na tarefa T4.4.2 (serviços de analise e preditiva de dados para a Internet das coisas industriais) da atividade 4.4 Fabrico inteligente do projeto PRODUTECH II (PPS4). Consiste em desenvolver e ensaiar serviços de aquisição, pré processamento e análise de dados e a subsequente criação e avaliação de modelos de deteção e previsão de falhas. Os resultados serão avaliados e apresentados num demonstrador.

Referência: AE2017-0359 (mKEP - CEGI) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0359

Área de trabalho: Otimização

Descrição do Trabalho: Neste projeto serão desenvolvidos novos modelos e ferramentas de otimização para programas internacionais de doação renal cruzada.

Referência: AE2017-0360 (AV360-DNI - CSIG) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0360

Área de trabalho: Estudo de paradigmas de comunicação em vídeos a 360º

Descrição do Trabalho: O projeto AV360, apoiado pela Google Digital News Initiative, foca-se no estudo e criação de ferramentas para edição e visualização de vídeos 360º com anotações dinâmicas para jornalismo imersivo. O candidato selecionado para esta bolsa participará na criação de peças usando vídeos 360º, estudando novas formas de narrativa jornalística usando os protótipos funcionais já existentes em Realidade Virtual. O candidato deverá efetuar estudos comparativos e participar no plano de disseminação do projeto.

Referência: AE2017-0361 (SCREEN-DR-1 - CITE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0361

Área de trabalho: Gestão de Tecnologia e Inovação

Descrição do Trabalho: Investigação sobre modelos de negócio em startups de base tecnológica, na área médica, utilizando como caso concreto as tecnologias em desenvolvimento no projeto.

Referência: AE2017-0362 (3GEnergy - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0362

Área de trabalho: Gestão da Informação Empresarial; Gestão do Conhecimento

Descrição do Trabalho: Desenvolvimento de redes semânticas para acesso e interpretação de informação de gestão energética; Desenvolvimento de métodos de colaboração para consciencialização organizacional dos processos de melhoria de eficiência energética.

Referência: AE2017-0363 (iMAN-2 - CEGI) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0363

Área de trabalho: Avaliação de desempenho usando métodos de fronteira

Descrição do Trabalho: Desenvolvimento e implementação de modelos quantitativos para a avaliação de desempenho utilizando técnicas de fronteira, baseadas em Data Envelopment Analysis (DEA) e Indices de Malmquist. Estas técnicas devem ser complementados com métodos estatísticos, recorrendo quando necessário a modelos de business analytics e data mining. As áreas de aplicação serão os serviços públicos, com ênfase no setor da educação.

Referência: AE2017-0364 (Simprove - CSIG) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0364

Área de trabalho: Soluções baseadas em software de e para sistemas de simulação médica.

Descrição do Trabalho: O bolseiro colaborará com a equipa de trabalho na especificação jogos sérios para cenários clínicos, na criação de um sistema interativo em RA de simulação de procedimentos médicos, e identificação de padrões de comportamento.

Referência: AE2017-0365 (INESC TEC LA - CSIG) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0365

Área de trabalho: Large Scale Information Systems

Descrição do Trabalho: Este projeto visa disponibilizar uma plataforma tecnológica para o registo de informação clínica de longo termo e para a realização de análises de dados por epidemiologistas ou outros cientistas. A plataforma deve permitir a extração de dados a partir de sistemas legados, o registo de novos dados de forma distribuída pelos profissionais de saúde em cada país, a utilização de métodos inovadores de recolha de dados sobre cohorts e de ferramentas que facilitem a análise dos mesmos.

Referência: AE2017-0366 (FOUREYES-1 - CITE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0366

Área de trabalho: Engenharia e Políticas Públicas

Descrição do Trabalho: Modelação e análise da estrutura e relações nos sistemas de valor de conteúdos digitais, com vista a formular recomendações de políticas públicas que assegurem as suas configurações ótimas. Análise e modelação do impacto e da relação entre os novos paradigmas de distribuição e consumo nas tendências de consumo e nas necessidades de regulamentação. Analisar diferentes modelos de licenciamento e monitorização de direitos de conteúdos especialmente para conteúdos digitais.

Referência: AE2017-0367 (SMILES-2 - CITE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0367

Área de trabalho: Gestão de Tecnologia e Inovação

Descrição do Trabalho: Investigação sobre modelos de negócio e operações em startups que comercializem tecnologias dentro do paradigma da IoT, sobre difusão e adoção de inovação tecnológica nesta área, e sobre interação entre inovação, adoção e os quadros regulatórios desta área. As metodologias a utilizar serão quantitativas, recorrendo a algumas técnicas qualitativas, nomeadamente ligadas à gestão de serviços

Referência: AE2017-0368 (INESC TEC LA - CSIG) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0368

Área de trabalho: Computer Science

Descrição do Trabalho: Pretende-se reforçar competências na área dos sistemas de informação em larga escala, com aplicação na área da indústria, bem como, a implementação de funcionalidades inovadoras (exemplos: alertas e estatísticas personalizadas; interação com as redes sociais) associadas a portais web.

Referência: AE2017-0369 (LNDetector - CBER) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0369

Área de trabalho: Análise de Imagem Médica - Aprendizagem Computacional

Descrição do Trabalho: O MSC/bolseiro a contratar irá trabalhar na Tarefa 5 (Prototype LNDetector) com os principais objetivos de montar o protótipo do LNDetector integrando os módulos de deteção, segmentação / caracterização e classificação desenvolvidos, fazer a sua instalação no departamento de radiologia de FMUP / CHSJoão para avaliação e apoiar no processo de validação. Para além disso, irá apoiar a finalização do módulo de deteção de nódulos.

Referência: AE2017-0370 (NanoStima-RL5-1 - CBER) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0370

Área de trabalho: Informática

Descrição do Trabalho: Apoio à implementação e desenvolvimento de protótipos de software para aplicações de processamento e análise de imagem médica no âmbito das atividades de investigação do C-BER. Bons conhecimentos e experiência de linguagens de programação em C, C++, Python, Matlab, etc. (2) experiência com sistemas operativos Windows e Linux. Conhecimento, experiência e interesse em alguns dos itens seguintes: Visão por Computador; Aprendizagem computacional; desenvolvimento de software para web.

Referência: AE2017-0371 (SCREEN-DR - CBER) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0371

Área de trabalho: Medical Image Analysis - Machine Learning

Descrição do Trabalho: Desenvolver metodologias de Diagnóstico Assistido Computador (CAD) para a deteção de qualidade de imagens da retina e correspondente avaliação em conjunto de imagens públicas e privadas, recorrendo a metodologias avançadas de Aprendizagem Computacional e de Visão por Computador.

AE2017-0373 (AV360-DNI - CSIG) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0373

Área de trabalho: Ferramentas de edição e visualização para vídeos 360 interactivos

Descrição do Trabalho: O candidato selecionado participará na investigação de soluções para a integração multimodal de ambientes de realidade virtual e interação com vídeos 360. O candidato focar-se-á no domínio das anotações dinâmicas em vídeo e na sua integração com um player de vídeo. O objetivo é criar uma ferramenta de edição para jornalismo para permitir que os criadores de conteúdos possam editar vídeos 360 com uma camada de interação a partir do software já desenvolvido.

Referência: AE2017-0374 (ADIRA_I4.0 - CESE) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0374

Área de trabalho: Sistemas de informação de apoio à gestão das operações

Descrição do Trabalho: Esta bolsa estará enquadrada no âmbito do projeto de investigação e desenvolvimento em copromoção ADIRA INDUSTRY 4.0.

Referência: AE2017-0375 (INESC TEC LA - CTM) http://www.inesctec.pt/pt/oportunidade/AE2017-0375

Área de trabalho: Circuitos de eletrónica; Projeto de sistemas analógicos e potência

Descrição do Trabalho: Pretende-se contratar 1 mestre para desenvolver trabalho nas áreas de projeto de eletrónica para circuitos de comunicações sem fios e sistemas de localização.

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