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Pós Em Inteligência Artificial

OLX e Google abrem vagas de estágio e emprego em tecnologia

As vagas são para o setor tecnológico

Empresas procuram candidatos de todo o país

Os processos de seleção são realizados online

Procura recolocação no mercado de trabalho? Google e OLX anunciaram várias oportunidades para a indústria de tecnologia e áreas afins.

Ambas as empresas buscam candidatos de todo o Brasil e permitem trabalho híbrido e remoto.

Programa de Estágio Google
Já pensou em trabalhar no Google? Estudantes brasileiros cursando bacharelado, mestrado ou doutorado em ciência da computação ou áreas técnicas afins podem se inscrever no programa de estágio da empresa. O treinamento dura 14 semanas.

O programa será realizado de forma híbrida, combinando trabalho virtual e presencial no Centro de Engenharia do Google em Belo Horizonte, Minas Gerais. No entanto, a seleção é totalmente online.O processo seletivo é dividido em 3 setores: ampla concorrência, exclusivamente para pessoas de raça negra e para pessoas com deficiência. As inscrições podem ser feitas até 22 de abril.

“Valorizamos as pessoas que têm mais oportunidades de demonstrar seu potencial em diferentes áreas, o que é muito importante para atingir essa variedade de perfis que impactam diretamente na forma como a empresa trabalha”, afirma Bruna Seibert, gerente de Programas de Estágio do Google

OLX anuncia 160 vagas
Com uma filosofia “Remote First” que prioriza o trabalho remoto, mas permite que os funcionários trabalhem presencialmente no escritório até duas vezes por semana, a OLX anunciou uma série de vagas no setor de tecnologia.

Os novos contratados neste processo seletivo terão todo o suporte técnico e equipamentos para trabalhar onde quiserem. “Na OLX Brasil nos preocupamos tanto com as pessoas que estão longe quanto com as pessoas que estão presentes pessoalmente. Pessoas que querem construir um mundo comum e reinventar modelos de consumo juntas, de todo o Brasil”, diz a empresa.

As vagas são voltadas para candidatos de todo o Brasil e têm como público-alvo Gerentes de Engenharia, Gerentes de Produto, Desenvolvedores de Software (backend ou frontend) e DevOps, entre outros.

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Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

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