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Professor(a) - Engenharia de Produção

Unisinos

A Universidade  UNISINOS preza pela capacidade de ser inovadora e acredita na educação para toda a vida!

 

A  Graduação   da UNISINOS  seleciona para banco de talentos , docente para os cursos de Engenharia de Produção e Gestão da Produção Industrial.

Valorizamos a pluralidade, em todos os aspectos, trabalhamos com a convicção de que ela nos possibilita criar vínculos incríveis! Nossas oportunidades independem de gênero, cor/raça, etnia, deficiência, idade, família ou estado civil, identidade ou expressão de gênero, nacionalidade, afiliação política, religião, orientação sexual, dentre outras. Todas as pessoas são bem-vindas.

#VemSerUnisinos

Responsabilidades e atribuições

Responsabilidades:

  • Atuar como Professor(a) de Graduação dos cursos de Engenharia de Produção e Gestão da Produção Industrial.

Área do conhecimento:

  • Simulação Computacional
  • Modelagem e Otimização
  • Ciência de Dados
  • Business Intelligence

 

Principais atribuições:

  • Preparar material didático para disciplinas relacionadas a áreas “hard” da Engenharia de Produção, seja para a modalidade presencial ou semipresencial.
  • Ministra disciplinas relacionada a áreas “hard” da Engenharia de Produção, seja para a modalidade presencial ou semipresencial.
  • Orientar trabalhos de conclusão de curso de discentes da Engenharia de Produção, seja para a modalidade presencial ou semipresencial.
  • Representar o curso em atividades internas e externas da Universidade, quando necessário.

Requisitos e qualificações

Requisitos Obrigatórios:

  • Mestrado ou Doutorado Acadêmico em Engenharia de Produção;
  • Conhecimento nas linguagens R, Python e SQ;
  • Conhecimento sólida de estatística;
  • Perfil de “Engenheiro de Produção que sabe programar”;
  • Capacidade de associação entre teoria e prática;
  • Ter publicações científicas de alto impacto que evidenciem a capacidade científica;
  • Ter ocupado posições de liderança ao longo da trajetória profissional;
  • Disponibilidade para assumir entre 8h e 12h semanais.

 

Requisitos Desejáveis:

Simulação Computacional:

  • Conhecimento do processo de elaboração de projetos de simulação por eventos discretos e/ou dinâmica de sistemas;
  • Conhecimento em modelagem dos dados de entrada (e.g., coleta de dados, tratamento de dados, inferência e testes de aderência);
  • Conhecimento em implementação computacional, preferencialmente utilizando os simuladores Anylogic e Stella;
  • Conhecimento em verificação e validação de modelos computacionais (e.g., testes de hipóteses);
  • Conhecimento em experimentação (e.g., busca exaustiva, projetos de experimento, ou meta-heurísticas);

 

Modelagem e Otimização:

  • Conhecimento do processo de modelagem;
  • Conhecimento dos elementos que constituem os modelos de otimização (e.g., variáveis de decisão, função objetivo e restrições);
  • Conhecimento em sistemas de equações lineares e não lineares;
  • Conhecimento em programação linear, inteira e mista;
  • Conhecimento em meta-heurísticas de otimização (e.g., Busca tabu, Simulated Annealing, Arlgoritmos genéticos);

 

Ciência de Dados:

  • Conhecimento do processo de Knowledge Discovery in Databases (KDD), preferencialmente utilizando o método CRISP-DM;
  • Conhecimento em pré-processamento de dados (e.g., padronização, normalização e etc.);
  • Conhecimento de modelos de aprendizagem supervisionada (e.g., redes neurais, random forest, decision trees e etc.);
  • Conhecimento de modelos de aprendizagem não supervisionada (e.g., apriori, k-means clustering, fuzzy clustering means e etc.);
  • Conhecimento do processo de treino, teste e validação de modelos de aprendizagem de máquina (e.g., cross validation);
  • Conhecimento em métricas de avaliação de modelos de aprendizagem de máquina (e.g., R2, RMSE, fleiss-kappa e etc.);

 

Business Intelligence:

  • Conhecimento do processo de Business Intelligence (e.g., extração, estruturação, modelagem, cálculos, visuais, distribuição e automação);
  • Conhecimento em modelagem conceitual de banco de dados (e.g., diagrama de entidade e relacionamento);
  • Conhecimento no software Power Bi e na linguagem DAX.

Informações adicionais

BENEFÍCIOS

️ Mobilidade e comodidade

  • Vale Transporte
  • Estacionamento gratuito nos Campus;
  • Convênio com farmácia e livraria;

Saúde, segurança e bem-estar

  • Plano de assistência médica e odontológica pela Coopersinos Saúde - Unimed, Doctor Clin e Uniodonto;
  • Seguro de vida;
  • Wellhub (Gympass): acesso a academias, estúdios e atividades de bem-estar;
  • Convênio com SESC;
  • Programa de Saúde e Bem-estar com conteúdos, palestras e atividades voltadas à saúde mental, qualidade de vida, bem-estar e educação financeira;
  • Previdência complementar (após 1 ano de contrato).

Incentivo ao desenvolvimento e educação

  • Oficinas tecnológicas internas;
  • Acesso ao acervo da Biblioteca Unisinos com mais de 783 mil itens;
  • Bolsa de até 80% em cursos de graduação e especialização e 50% em cursos de curta duração e idiomas;
  • Bolsa de até 100% para Pessoas com Deficiência em cursos de graduação;
  • Reembolso de educação infantil para filhos(as) de até 4 anos;
  • Descontos nas mensalidades em escolas parceiras: Escolas Infantis Canguru e Dó-Ré-Mi em São Leopoldo e Colégio Anchieta em Porto Alegre.

  Remuneração e carga horária:

  • Remuneração conforme titulação, publicações e experiência docente.

CADASTRO RESERVA:

  • Os candidatos aprovados neste processo seletivo, permanecerão no Cadastro Reserva por 12 meses, podendo ser acionados dentro deste prazo em novas oportunidades de contratações de docente para este curso. Importante manter o seu cadastro atualizado na Gupy, bem como o seu Currículo Lattes.



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