Estágio de Mestrado ou Doutorado - Cientista de Dados - Pesquisa

Introdução
Como Cientista de dados na IBM você ajudará a transformar os dados de nossos clientes em valor de negócios tangível analisando informações divulgando resultados e colaborando no desenvolvimento de produtos. Trabalhe com as melhores ferramentas visuais e softwares livres da categoria juntamente com as opções de implementação mais flexíveis e escaláveis. Quer se trate de investigar tendências de pacientes ou padrões meteorológicos você trabalhará para resolver problemas do mundo real para as indústrias transformando a forma como vivemos.

Seu papel e responsabilidades
A IBM Research Brasil está contratando estagiários para integrar o grupo de Tecnologia e Ciência Industrial que realiza pesquisa na descoberta acelerada de novos materiais para captura e armazenamento de carbono.
O estágio inclui atividades como:
– Desenvolvimento e/ou ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina para prever propriedades de materiais a partir de sua descrição estrutural (por exemplo CIF XYZ posições atômicas em 3D etc.).
– Desenvolvimento e/ou ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina para prever as propriedades do material a partir de sua descrição baseada em cadeias de caracteres (por exemplo SMILES SMARTS SELFIES etc.).
– Desenvolvimento e/ou ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina para prever propriedades de materiais a partir de suas propriedades eletrônicas (por exemplo DFT grade de densidade eletrônica grade de energia eletrostática etc.).
– Desenvolvimento de modelos generativos para criar novos materiais com base em suas propriedades esperadas

Todas as vagas são elegíveis para pessoas com deficiência ou reabilitadas

Profissional Requerido e Conhecimento Técnico
* Estudante de Mestrado ou Doutorado concluindo o curso em ou depois de dezembro 2025.
* Programação em Python ambiente Git e Bash.
* Bibliotecas de aprendizado de máquina como PyTorch e seus derivados.
* Experiência na criação de modelos de aprendizado de máquina incluindo pelo menos um dos seguintes: Aprendizado profundo aprendizado por reforço aprendizado ativo Autoencoders redes neurais convolucionais de gráfico transformadores e aprendizado de máquina com base em física.
* Fluência em inglês.

Profissional Preferencial e Conhecimento Técnico
* Técnicas avançadas de (pré) treinamento incluindo tarefas autossupervisionadas e supervisionadas.
* Técnicas de química-informática como previsão de propriedades de materiais e/ou design molecular generativo (inverso) molecular (inverso).
* Desenvolvimento de modelos de relação quantitativa entre estrutura e propriedade (QSPR).