Bolsista de pesquisa – Sistemas de Recomendação Veiculares – DCC/UFMG


Temos vagas para bolsistas em nível de graduação, mestrado e doutorado.

 

Regime de contratação: bolsa de pesquisa
Modalidade de trabalho: híbrido (remoto e presencial)
Valor da bolsa:
  • Graduando: R$ 805,00
  • Mestrando: R$ 2.415,00
  • Doutorando: R$ 3.565,00
Dedicação: 20h/semana — o bolsista terá a possibilidade de adequar seus horários de trabalho de acordo com as suas atividades de aula, estudos e pesquisa
Início: imediato
Período: 18 meses
Orientação: Profs. Rodrygo Santos e Marcos Gonçalves (DCC/UFMG).
Etapas do processo seletivo: Análise curricular e Entrevista (se necessário)
Inscrições até 01/09/2023
Atividades a serem desempenhadas:
  • Coleta contínua de dados primários de usuários, itens recomendáveis, e interações entre esses, a partir de APIs providas pela empresa parceira.
  • Coleta contínua de dados de acesso público para enriquecimento dos dados primários, a partir de APIs de redes sociais online baseadas em localização e repositórios de dados abertos disponibilizados por órgãos oficiais.
  • Pesquisa e desenvolvimento de algoritmos eficientes e eficazes para a representação de usuários, itens, e das múltiplas interações heterogêneas existentes entre eles.
  • Pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de recomendação adequados às características dos múltiplos cenários de interesse, incluindo recomendação colaborativa, recomendação híbrida, recomendação sequencial, e recomendação proativa.
  • Avaliação dos recomendadores implementados por meio de simulações baseadas em coleções de teste disponibilizadas pela empresa parceira, além de estudos de caso envolvendo um protótipo para teste em ambiente veicular com usuários reais.
Pré-requisitos:
  • Ser aluno devidamente matriculado na graduação, mestrado ou doutorado do DCC/UFMG
  • Ter interesse em atuar em um problema real orientado a dados
  • Apresentar muita vontade de aprender, evoluir e colaborar
  • Saber trabalhar em equipe, com responsabilidade e comprometimento
  • **Conhecimento prévio de sistemas de recomendação e/ou aprendizado de máquina é um diferencial.
>> Mais detalhes e INSCRIÇÃO: https://forms.gle/oNoxzuoUZ8APpVyh7 <<



Tipo: Bolsa

Situação: Ativo