Professor(a) Engenharia de Produção

A UniversidadeUNISINOSpreza pela capacidade de ser inovadora e acredita na educação para toda a vida!

AGraduaçãoda UNISINOSseleciona 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 as pessoas são bem-vindas.

#VemSerUnisinos

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 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.

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.