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1. Descrição do cargo/posição/bolsa
1. Job description

Cargo/posição/bolsa:
procedimento concursal de seleção internacional para um lugar de doutorado

Referência: international selection call for one doctorate position under the programme SAICT-45-2017 PTDC/CCI-CIF/32607/2017, Prospecção de informação geo-referenciada de múltiplas fontes e modalidades funded by Fundação para a Ciência e a Tecnologia, in the form of an employment contract under an unspecified fixed-term work contract – in the framework of Decree-Law No. 57/2016, of August 29, regulations for hiring doctorates to stimulate scientific and technological employment in all areas of knowledge - RJEC), with the amendments introduced by Law No. 57 / 2017, dated July 19, also taking into account the provisions of Regulatory Decree No. 11-A / 2017, of December 29 and the Código do Trabalho (Labor Code), approved by Law No. 7/2009, of February 12, in its current wording - being the basis of the contracting the performance of a specific service, precisely defined and non-durable

Área científica genérica: Engineering

Área científica específica:

Resumo do anúncio:

A descoberta de conhecimento geogra´fico inovador e´ cada vez mais possi´vel atrave´s da ana´lise de dados em larga escala, incluindo dados disponibilizados no contexto de projetos de observac¸a~o da Terra atrave´s de sate´lites e detecc¸a~o remota, dados obtidos desde sensores no terreno, ou dados geogra´ficos voluntariados (e.g., conteu´dos multime´dia geo-referenciados publicados online em plataformas de social media). No entanto, os problemas que envolvem a combinac¸a~o de dados obtidos por detecc¸a~o remota com informac¸a~o geogra´fica voluntariada apenas agora comec¸am a ser explorados. Esta combinac¸a~o envolve uma se´rie de desafios pra´ticos, e.g. relacionados com a classificac¸a~o apropriada dos conteu´dos.

 

Nos u´ltimos anos, a classificac¸a~o de dados com base em redes neuronais profundas tambe´m se tornou cada vez mais popular. Estes me´todos te^m resultado em impressionantes ganhos de desempenho, quando aplicados a problemas relacionados com o processamento de imagens ou de linguagem natural. No contexto das cie^ncias da informac¸a~o geogra´fica, a aprendizagem profunda pode ter va´rias aplicac¸o~es, que tambe´m apenas agora comec¸am a ser exploradas (e.g., para melhorar ana´lises da cobertura do terreno, me´todos desagregac¸a~o espacial, ou tarefas gerais de classificac¸a~o que envolvam a combinac¸a~o de diferentes tipos de dados).

 

No contexto do projeto MIMU (i.e., um acro´nimo para MIning MUlti-source and MUlti-modal geo-referenced information), o investigador a ser contratado irá desenvolver trabalho focado no uso de técnicas de aprendizagem automática para a descoberta e mapeamento de conhecimento geogra´fico inovador, atrave´s da ana´lise e processamento de dados voluntariados em grande escala (e.g., conteu´dos multime´dia geo-referenciados, tais como imagens e descric¸o~es textuais publicadas em plataformas de social media como o Flickr, o Twitter ou o Foursquare), em combinac¸a~o com fontes de dados mais tradicionais (e.g., produtos de detecc¸a~o remota disponi´veis no contexto de iniciativas como o programa Sentinel/Copernicus da ESA, e/ou informac¸a~o socio-demogra´fica disponibilizada por institutos nacionais de estati´stica). As relac¸o~es complexas entre os diferentes tipos de informac¸a~o, assim como o volume de dados e as suas dimenso~es temporal e geogra´fica, introduzem novos desafios que sera~o explorados ao longo do projecto, numa tentativa de ir ale´m do actual estado da arte.

Texto do anúncio

AVISO DE ABERTURA DE PROCEDIMENTO CONCURSAL DE SELEÇÃO INTERNACIONAL PARA A CONTRATAÇÃO DE DOUTORADO(A) AO ABRIGO DO DECRETO-LEI N.º 57/2016, DE 29 DE AGOSTO, COM AS ALTERAÇÕES INTRODUZIDAS PELA LEI 57/2017, DE 19 DE JULHO E LEGISLAÇÃO COMPLEMENTAR

Aviso INESC-ID nº PTDC/CCI-CIF/32607/2017

 

1. Em reunião da Direção do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores: Investigação e Desenvolvimento em Lisboa (INESC-ID), realizada a 2 de Setembro de 2019, foi deliberado abrir procedimento concursal de seleção internacional para um lugar de doutorado(a) no âmbito dos projetos aprovados no concurso SAICT-45-2017-02 PTDC/CCI-CIF/32607/2017, Prospecção de informação geo-referenciada de múltiplas fontes e modalidades financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia, em regime de contrato de trabalho a termo resolutivo incerto ao abrigo da legislação em epígrafe Código do Trabalho  aprovado pela Lei n.º 7/2009 de 12 de fevereiro na sua atual redação, sendo fundamento da contratação a execução de serviço determinado, precisamente definido e não duradouro, com vista ao desempenho das seguintes funções:

 

A descoberta de conhecimento geogra´fico inovador e´ cada vez mais possi´vel atrave´s da ana´lise de dados em larga escala, incluindo dados disponibilizados no contexto de projetos de observac¸a~o da Terra atrave´s de sate´lites e detecc¸a~o remota, dados obtidos desde sensores no terreno, ou dados geogra´ficos voluntariados (e.g., conteu´dos multime´dia geo-referenciados publicados online em plataformas de social media). No entanto, os problemas que envolvem a combinac¸a~o de dados obtidos por detecc¸a~o remota com informac¸a~o geogra´fica voluntariada apenas agora comec¸am a ser explorados. Esta combinac¸a~o envolve uma se´rie de desafios pra´ticos, e.g. relacionados com a classificac¸a~o apropriada dos conteu´dos.

 

Nos u´ltimos anos, a classificac¸a~o de dados com base em redes neuronais profundas tambe´m se tornou cada vez mais popular. Estes me´todos te^m resultado em impressionantes ganhos de desempenho, quando aplicados a problemas relacionados com o processamento de imagens ou de linguagem natural. No contexto das cie^ncias da informac¸a~o geogra´fica, a aprendizagem profunda pode ter va´rias aplicac¸o~es, que tambe´m apenas agora comec¸am a ser exploradas (e.g., para melhorar ana´lises da cobertura do terreno, me´todos desagregac¸a~o espacial, ou tarefas gerais de classificac¸a~o que envolvam a combinac¸a~o de diferentes tipos de dados).

 

No contexto do projeto MIMU (i.e., um acro´nimo para MIning MUlti-source and MUlti-modal geo-referenced information), o investigador a ser contratado irá desenvolver trabalho focado no uso de técnicas de aprendizagem automática para a descoberta e mapeamento de conhecimento geogra´fico inovador, atrave´s da ana´lise e processamento de dados voluntariados em grande escala (e.g., conteu´dos multime´dia geo-referenciados, tais como imagens e descric¸o~es textuais publicadas em plataformas de social media como o Flickr, o Twitter ou o Foursquare), em combinac¸a~o com fontes de dados mais tradicionais (e.g., produtos de detecc¸a~o remota disponi´veis no contexto de iniciativas como o programa Sentinel/Copernicus da ESA, e/ou informac¸a~o socio-demogra´fica disponibilizada por institutos nacionais de estati´stica). As relac¸o~es complexas entre os diferentes tipos de informac¸a~o, assim como o volume de dados e as suas dimenso~es temporal e geogra´fica, introduzem novos desafios que sera~o explorados ao longo do projecto, numa tentativa de ir ale´m do actual estado da arte.

O prazo do contrato a termo incerto tem a duração máxima de 6 (seis) anos.

A caducidade do contrato operará com a comunicação a que alude o número um do artigo 345º do Código do Trabalho, ou seja, prevendo-se a ocorrência do termo, o empregador comunique a cessação do mesmo ao trabalhador, com a antecedência mínima de 7, 30 ou 60 dias conforme o contrato tenha durado até seis meses, de seis meses a dois anos ou por período superior.

2. Legislação aplicável:

Decreto n.º 57/2016, de 29 de agosto, que aprova um regime de contratac¸a~o de doutorados destinado a estimular o emprego cienti´fico e tecnolo´gico em todas as a´reas do conhecimento (RJEC), na redação que lhe foi conferida pela Lei n.º 57/2017, de 19 de julho, tendo ainda em consideração o disposto pelo Decreto Regulamentar n.º 11-A/2017, de 29 de dezembro.

Código do trabalho, aprovado Lei n.º 7/2009, de 12 de Fevereiro, na sua redação actual.

 

3. Em conformidade com o artigo 13.º do RJEC o júri do procedimento concursal tem a seguinte composição:

Presidente

Bruno Emanuel da Graça Martins

Professor Auxiliar

INESC ID - IST | UL

Vogal 1

Jacinto Paulo Simões Estima

Professor Adjunto

INESC ID - IPS

Vogal 2

João Carlos Gomes Moura Pires

Professor Auxiliar

FCT/UNL | NOVA-LINCS

Vogal suplente 1

Alberto Manuel Rodrigues da Silva

Professor Associado

INESC ID - IST | UL

Vogal suplente 2

José Luis Brinquete Borbinha

Professor Associado

INESC ID - IST | UL

 

4. O local de trabalho situa-se na sede do INESC-ID na Rua Alves Redol, 9 1000-029 LISBOA, existindo a possibilidade de se desenvolver noutras instalações do INESC-ID, a saber: INESC-ID Energia IST - Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores, Área de Energia, Av. Rovisco Pais 1049-001 Lisboa e INESC-ID - Taguspark Avenida Professor Cavaco Silva, Edifício IST 2744-016 Porto Salvo e demais locais que possam surgir de acordo com as necessidades decorrentes dos projetos.

 

5. A remuneração mensal a atribuir é a prevista no n.º 3 do artigo 23.º do RJEC, correspondente ao nível 33 da tabela remuneratória única (TRU), aprovada pela Portaria n.º 1553-C/2008, 31 de Dezembro, sendo de 2.128,34 Euros.

 

6. Ao procedimento concursal podem ser opositores(as) candidatos(as) nacionais, estrangeiros(as) e apátridas que sejam titulares do grau de doutor(a) em ramo de conhecimento ou especialidade que abranja a área científica da Engenharia Informática, da Engenharia Geomática ou área científica afim, e detentores(as) de um currículo científico e profissional que revele um perfil adequado à atividade a desenvolver. Caso o doutoramento tenha sido conferido por instituição de ensino superior estrangeira, o mesmo tem de obedecer ao disposto no Decreto-Lei n.º 341/2007, de 12 de Outubro, devendo quaisquer formalidades aí estabelecidas estar cumpridas, pelo candidato selecionado, até à data da assinatura do contrato.

 

7. São requisitos gerais de admissão a procedimento concursal os definidos no ponto anterior e, que, da análise do curriculum vitae, se possa comprovar que os(as) candidatos(as) cumprem os critérios de produtividade científica tais como:

 

        Número de artigos publicados em revistas Q1 ou Q2 (Scimago ou Web of Science) relacionados com áreas como aprendizagem automática, data mining, detecção remota, e/ou sistemas de informação geográfica (pelo menos 2 artigos);

        Participação em projetos de investigação anteriores, relacionados com áreas como aprendizagem automática, data mining, detecção remota, e/ou sistemas de informação geográfica (pelo menos 1 projeto anterior);

 

8. A avaliação do percurso científico e curricular incide sobre a relevância, qualidade e atualidade, no âmbito da área para a qual o concurso é aberto:

a)    Da produção científica e tecnológica dos últimos cinco anos considerada mais relevante pelo(a) candidato(a) [35%];

b)    Das atividades de investigação aplicada, ou baseada na prática, desenvolvidas nos últimos cinco anos e consideradas de maior impacto pelo(a) candidato(a) [30 %];

c)    Das atividades de extensão e de disseminação do conhecimento desenvolvidas nos últimos cinco anos, designadamente no contexto da promoção da cultura e práticas científicas, consideradas de maior relevância pelo(a) candidato(a) [20 %];

d)    Das atividades de gestão de programas de ciência, tecnologia e inovação, em Portugal ou no estrangeiro [15 %].

 

9. O período de cinco anos a que se refere o número anterior pode ser aumentado pelo júri, a pedido do(a) candidato(a), quando fundamentado em suspensão da atividade científica por razões socialmente protegidas, nomeadamente, por motivos de licença de parentalidade, doença grave prolongada, e outras situações de indisponibilidade para o trabalho legalmente tuteladas.

 

10. A avaliação do percurso científico e curricular tem uma ou duas componentes, nomeadamente:

i) A apreciação, de acordo com o ponto 8 do curriculum vitae e outra documentação apresentada. Esta componente da avaliação é expressa numa escala numérica de 0 a 100.

ii) O júri poderá entrevistar os 3 primeiros classificados presencialmente ou, na impossibilidade de comparência, por vídeo conferência. A avaliação da entrevista é expressa numa escala numérica de 0 a 100, e deverá ter em conta o conhecimento científico e a capacidade de comunicação demonstrados pelo(a) candidato(a), bem como as respostas às questões colocadas pelo júri.

No caso de ser realizada entrevista, a pontuação proposta por cada elemento do júri é obtida atribuindo um fator de ponderação de 90% à nota de avaliação do curriculum vitae e outra documentação, e um fator de ponderação de 10% à nota da entrevista.

 

11. Cada membro do júri atribui uma classificação a cada um dos candidatos numa escala de 0 a 100 pontos, procedendo à ordenação dos candidatos em função da respetiva classificação final constituída pelo somatório das classificações parciais atribuídas em cada critério de avaliação, e tendo em consideração a ponderação atribuída a cada parâmetro. Neste processo não são permitidas abstenções.

 

12. Os candidatos são ordenados através da aplicação do método de votação sucessiva.

 

13. Assiste ao júri a faculdade de não seleccionar nenhum dos candidatos no caso de não se verificarem os requisitos indicados nos pontos 6 e 7.

 

14. Das reuniões do júri são lavradas atas, que contêm um resumo do que nelas houver ocorrido, bem como os votos emitidos por cada um dos membros e respetiva fundamentação, sendo facultadas aos(às) candidatos(as) sempre que solicitadas.

 

15. A deliberação final do júri é homologada pelo dirigente máximo da instituição a quem compete também decidir da contratação.

 

16. Formalização das candidaturas:

16.1. As candidaturas são realizadas através do envio de email para rh@inesc-id.pt, contendo os documentos referidos em 16.2 e 16.3 

16.2 2 As candidaturas sa~o formalizadas mediante o envio de uma carta de motivação dirigida à Direcção do INESC-ID, onde conste a identificac¸a~o deste aviso, nome completo, filiac¸a~o, nu´mero e data de validade de documento de identificação civil / passaporte, nu´mero de identificac¸a~o fiscal, data e localidade de nascimento, estado civil, profissa~o, reside^ncia e enderec¸o de contacto, incluindo enderec¸o eletro´nico e contacto telefo´nico

16.3 A candidatura é acompanhada dos documentos comprovativos das condições previstas nos pontos 6 e 7 para admissão a este procedimento concursal, nomeadamente:

a) Cópia de certificado ou diploma*;

b) Curriculum vitae detalhado e estruturado de acordo com os itens do ponto 8;

* A verificação administrativa do reconhecimento de graus de doutoramento obtidos no estrangeiro, de acordo com a lei Portuguesa (mais informações em http://www.dges.mctes.pt), cumprir-se-á para efeitos de contratação, em caso de aprovação das candidaturas.

 

17.O Prazo de submissão de candidaturas será de 9 a 27 de Setembro de 2019

 

18.São excluídos da admissão ao procedimento concursal os(as) candidatos(as) que formalizem incorretamente a sua candidatura ou que não comprovem os requisitos exigidos no presente procedimento concursal. Assiste ao júri a faculdade de exigir a qualquer candidato(a), em caso de dúvida, a apresentação de documentos comprovativos das suas declarações.

 

19.As falsas declarações prestadas pelos(as) candidatos(as) serão punidas nos termos da lei.

 

20. Os(as) candidatos(as) serão notificados(as) por e-mail com informação sobre a lista de candidatos(as) admitidos(as) e excluídos(as) bem como a lista de classificação final.

 

21.Audiência Prévia e prazo para a Decisão Final: Após notificados(as), os(as) candidatos(as) têm 10 dias úteis para se pronunciar. No prazo máximo de 30 dias, contados a partir da data limite para a apresentação das candidaturas, são proferidas as decisões finais do júri.

 

22.O presente procedimento concursal destina-se, exclusivamente, ao preenchimento da vaga indicada, podendo ser feito cessar até a homologação da lista de ordenação final dos(as) candidatos(as) e caducando com a respetiva ocupação do posto de trabalho em oferta.

 

23.Política de não discriminação e de igualdade de acesso: O INESC-ID promove ativamente uma política de não discriminação e de igualdade de acesso, pelo que nenhum candidato/a pode ser privilegiado/a, beneficiado/a, prejudicado/a ou privado/a de qualquer direito ou isento/a de qualquer dever em raza~o, nomeadamente, de ascende^ncia, idade, sexo, orientac¸a~o sexual, estado civil, situac¸a~o familiar, situac¸a~o econo´mica, instruc¸a~o, origem ou condic¸a~o social, patrimo´nio gene´tico, capacidade de trabalho reduzida, deficie^ncia, doenc¸a cro´nica, nacionalidade, origem e´tnica ou rac¸a, territo´rio de origem, li´ngua, religia~o, convicc¸o~es poli´ticas ou ideolo´gicas e filiac¸a~o sindical.

 

24. Nos termos do D.L. nº 29/2001, de 3 de fevereiro, o candidato com deficiência tem prefere^ncia em igualdade de classificação, a qual prevalece sobre qualquer outra preferência legal. Os candidatos devem declarar no formulário de candidatura, sob compromisso de honra, o respetivo grau de incapacidade, o tipo de deficiência e os meios de comunicação/expressão a utilizar no processo de seleção, nos termos do diploma supramencionado.

 

25.O júri aprovou este aviso na reunião realizada a 15 de Agosto de 2019. 

 




Número de vagas: 1

Tipo de contrato: Informação não disponível

País: Portugal

Localidade: Lisboa

Instituição de acolhimento: INESC ID


Data limite de candidatura: 27 September 2019
(A data limite de candidatura deve ser confirmada no texto do anúncio)

2. Dados de contactos da organização
2. Organization contact data

Instituição de contacto: INESC ID - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores

Endereço:
Rua Alves Redol, nº 9
Lisboa - 1000-029
Portugal

Email: rh@inesc-id.pt

Website: http://www.inesc-id.pt

3. Habilitações académicas
3. Required education Level


Vazio
4. Línguas exigidas
4. Required languages


Vazio
5. Experiência exigida em investigação
5. Required research experience


Vazio