Professor de Inteligência Artificial

Contribuir para a formação de profissionais das áreas de Engenharia e Administração, por meio do ensino, pesquisa e aplicação prática da Inteligência Artificial e Ciência de Dados, desenvolvendo competências técnicas, analíticas e éticas alinhadas às demandas do mercado e às inovações tecnológicas.

O(a) Professor(a) de Inteligência Artificial tem como propósito integrar teoria e prática, promovendo o aprendizado ativo e o pensamento crítico, estimulando o uso responsável e inovador das tecnologias de IA em diferentes contextos organizacionais e sociais.

Por meio de uma atuação docente pautada na excelência acadêmica, na atualização constante e na didática inovadora, o(a) docente deverá inspirar os estudantes, fomentar a pesquisa aplicada e contribuir para o desenvolvimento de soluções que gerem impacto positivo na sociedade e nos negócios.

Requisitos e Qualificações

Formação acadêmica:

Mestrado e/ou doutorado na área, como Engenharia de Controle e Automação, Engenharia Elétrica / Eletrônica, Engenharia de Computação ou áreas correlatas.

Conhecimento técnico aprofundado:

Domínio de conceitos e técnicas de Inteligência Artificial, aplicados nas áreas de Engenharia e Administração, incluindo:

Aprendizado de Máquina (Machine Learning); Aprendizado Profundo (Deep Learning); Processamento de Linguagem Natural (PLN); Inteligência Artificial Generativa; Visão Computacional (CNN, YOLO, VLMs); Redes Neurais Artificiais (MLP, LSTM); Lógica Fuzzy; Big Data e Estatística; Linguagem de Programação Python; Business Intelligence; Excel Avançado e Engenharia de Features.

Experiência prática:

Histórico comprovado de aplicação de técnicas de IA em projetos, seja no contexto acadêmico (pesquisa) ou profissional (mercado).

Atuação didática:

Experiência na docência em ensino superior, com utilização de metodologias ativas e inovadoras que promovam a autonomia, o protagonismo e o interesse dos estudantes.

Atualização constante:

Acompanhamento contínuo das tendências, inovações e ferramentas na área de IA (incluindo IA generativa), com compreensão de suas implicações éticas e sociais.

Vivência prática em ferramentas e bibliotecas:

Experiência no uso de Power BI, Excel Avançado, Python para análise de dados, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Pandas, NumPy, SciPy, VS Code, Jupyter Notebook e Google Colab.

Conhecimento em Processamento Distribuído (GPUs e Threads) será considerado um diferencial.

Domínio de fundamentos analíticos e estatísticos:

Conhecimento sólido em estatística aplicada, indicadores de desempenho, métricas de avaliação de modelos, visualização de dados e processamento distribuído (Threads, Multi-Threads e GPUs).

Atribuições

Planejamento e ministração de aulas:

Desenvolver, planejar e lecionar disciplinas de graduação e pós-graduação na área de Inteligência Artificial.

Orientação acadêmica:

Acompanhar e orientar trabalhos de conclusão de curso, dissertações e teses, contribuindo para o desenvolvimento científico e profissional dos alunos.

Pesquisa:

Conduzir e participar de projetos de pesquisa que impulsionem o avanço da área de IA e sua aplicação prática.

Elaboração de materiais didáticos:

Produzir conteúdos e materiais atualizados, relevantes e alinhados às necessidades das disciplinas e ao perfil dos alunos.

Avaliação:

Aplicar métodos de avaliação eficazes para mensurar o aprendizado e o desenvolvimento das competências dos estudantes.

Relacionamento institucional:

Participar de reuniões e atividades institucionais, colaborando com o fortalecimento dos cursos e da comunidade acadêmica.

Habilidades e Competências

Além do conhecimento técnico, espera-se que o(a) docente de Inteligência Artificial apresente:

• Excelente didática e comunicação: Capacidade de explicar conceitos complexos de forma clara, acessível e envolvente.
• Criatividade e flexibilidade: Habilidade para adaptar-se a novos desafios e propor atividades dinâmicas e inovadoras.
• Inovação e proatividade: Busca constante por aprimoramento e novas soluções para o processo de ensino-aprendizagem.
• Liderança e empatia: Capacidade de inspirar os alunos e construir um ambiente de aprendizado colaborativo e respeitoso.
• Comprometimento: Dedicação à excelência no ensino e à formação de profissionais éticos, críticos e preparados para o futuro.