Num relance
- Tarefas: Desenvolver modelos de deep learning para previsão probabilística de descargas fluviais e transporte de sedimentos.
- Empresa: Instituto Superior Técnico, uma referência em investigação e desenvolvimento em engenharia.
- Benefícios: Bolsa mensal de 1.901€, contribuições para segurança social e seguro de acidentes pessoais.
- Outras informações: Ambiente dinâmico com oportunidades de crescimento na investigação científica.
- Porquê este emprego: Contribua para um projeto inovador que integra saúde dos ecossistemas e necessidades sociais.
- Qualificações: Doutoramento em Engenharia Civil, Ambiental, Elétrica ou áreas relacionadas; experiência em deep learning é preferencial.
O salário previsto situa-se entre 49500 - 60500 € por ano.
As candidaturas estão abertas para 1 (uma) Bolsa de Investigação Pós-Doutoral, no âmbito do projeto TIES - "Transformando a Energia Hidroelétrica: Integrando Flexibilidade, Saúde dos Ecossistemas e Necessidades Sociais" (Acordo de Subvenção nº 101269457 | Projeto IST-ID 1018P.01718.1.01), financiado pela União Europeia no âmbito do Programa Horizonte Europa.
O candidato irá trabalhar principalmente na Tarefa 5.1 do projeto TIES - Previsão probabilística da descarga de rios e transporte de sedimentos utilizando aprendizagem profunda, com os seguintes objetivos:
- desenvolver, treinar e validar modelos de aprendizagem profunda (por exemplo, LSTM, Transformers) para previsão probabilística das entradas de água dos rios;
- implementar e testar cadeias de previsão operacional, incluindo monitoramento de desempenho e análises de explicabilidade;
- analisar e prever variáveis do mercado de eletricidade, integrando-as com as previsões hidrológicas;
- desenvolver modelos baseados em dados que analisem e reproduzam o comportamento de ativos hidroelétricos;
- contribuir para a modelagem do transporte de sedimentos e para a integração dos modelos de previsão com projeções climáticas corrigidas por viés;
- contribuir para entregas do projeto, publicações científicas e interação com parceiros industriais do consórcio.
Os estudos de caso estão localizados nas bacias do Douro e Mondego, em Portugal, bem como nos Alpes Franceses.
A bolsa de investigação terá a duração de 12 meses, com início previsto para 1 de janeiro de 2027. A data de início pode ser ajustada por acordo mútuo entre dezembro de 2026 e março de 2027. O contrato da bolsa pode ser renovado até um máximo de 18 meses, incluindo a duração do contrato inicial.
Requisitos de admissão:
- ter um doutoramento obtido nos 3 anos anteriores ao início da bolsa;
- ter realizado o trabalho de investigação que levou ao doutoramento numa entidade diferente da instituição anfitriã da bolsa;
- não exceder, com este contrato de bolsa, incluindo possíveis renovações, um período acumulado de 3 anos neste tipo de bolsa;
- não ter anteriormente ocupado uma bolsa de investigação pós-doutoral com o IST-ID;
- doutoramento em Engenharia Civil, Ambiental, Elétrica ou Mecânica, Ciência da Computação, Física, Matemática Aplicada ou áreas relacionadas.
Requisitos preferenciais:
- experiência demonstrada em aprendizagem profunda aplicada a séries temporais, nomeadamente em previsão hidrológica e/ou de energia;
- proficiência em Python e em frameworks de aprendizagem profunda (por exemplo, PyTorch, TensorFlow);
- experiência com dados do mercado de eletricidade, operação hidroelétrica ou modelagem de transporte de sedimentos será valorizada;
- produção científica nas áreas do plano de trabalho;
- bom domínio do inglês escrito e falado e capacidade de trabalhar num consórcio internacional.
Processo de seleção:
Os métodos de seleção serão baseados na avaliação curricular (AC), ponderada em 60%, e numa entrevista individual (EI), ponderada em 40%. Apenas candidatos com pontuação igual ou superior a 70 pontos na avaliação curricular serão convidados para a entrevista individual.
O local de trabalho será desenvolvido no CERIS - Pesquisa e Inovação em Engenharia Civil para a Sustentabilidade, do Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa (Lisboa, Portugal), sob a supervisão científica de José Pedro Matos.
Empregador para Post-Doctoral Research Fellowship (1 vacancy) - Project TIES - (BL158/2026-IST-ID) in Lisbon: Associação do Instituto Superior Técnico para a Investigação e Desenvolvimento _IST-ID
A Associação IST-ID é um excelente empregador que valoriza a inovação e o desenvolvimento profissional dos seus colaboradores. Oferece um ambiente de trabalho colaborativo e dinâmico, onde os investigadores têm a oportunidade de trabalhar em projetos internacionais significativos, contribuindo para a sustentabilidade ambiental. Além disso, a associação promove a formação contínua e o crescimento pessoal, tornando-se uma escolha atrativa para quem busca uma carreira gratificante na investigação.
Dados de contacto:
Equipa de recrutamento de Associação do Instituto Superior Técnico para a Investigação e Desenvolvimento _IST-ID
