Quatro vagas de pós-doutorado em inversão sísmica 4D, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina

Desenvolvimento
Bolsa
04/04/2022
10.000,00

Descrição

Descrição da Vaga

O Departamento de Física Teórica e Experimental (DFTE) e o Laboratório de Arquiteturas Paralelas e Processamento de Sinais (LAPPS) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) têm quatro vagas de pós-doutorado abertas nas áreas de inversão de onda completa, alta computação de desempenho e aprendizado de máquina.

Os pesquisadores de pós-doutorado trabalharão em um projeto financiado por uma empresa global de energia com o objetivo de desenvolver algoritmos avançados e escaláveis ​​para melhorar a produção de campos de petróleo existentes na região do pré-sal brasileiro.

Convidamos os titulares de um grau de doutor nas áreas de Geofísica, Engenharia de Computação, Ciência da Computação e áreas afins para se candidatarem a estas posições.

Benefícios

Os candidatos selecionados receberão uma bolsa de estudos isenta de impostos de R$ 10.000,00 por mês. A duração do contrato está prevista para 18 meses (a partir de maio/2022) com possibilidade de prorrogação. O projeto será executado no Campus Central da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, em Natal.

Habilidades/Qualificações

Os candidatos devem ser motivados, independentes, críticos, ambiciosos e devem ter fortes habilidades de trabalho em equipe. Também é necessária proficiência na língua inglesa, bem como boas habilidades de comunicação, tanto oral quanto escrita.

Requisitos Específicos

- High-performance computing with C/C++, MPI, and OpenMP;
- Scientific programming in high-level languages such as Python and Julia;
- Finite-difference PDE solvers;
- Seismic/geophysical modeling;
- Time-lapse seismic inversion
- Computational physics
- Optimization strategies
- Machine learning
- Image processing

Como Aplicar para as Vagas

Os candidatos podem se inscrever enviando uma carta de motivação e currículo usando este link: https://forms.gle/HuPe2Up7UKuA7pnp8

Dúvidas

samuel@dca.ufrn.br