Formação superior completo em Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Engenharia, física ou áreas correlatas;Conhecimento teórico em otimização matemática;Experiência prévia (mesmo que acadêmica) com simulação numérica e uso de ferramentas como Ansys, COMSOL, FEniCS ou outras;Noções de problemas inversos e interesse em atuar com reconstrução de propriedades físicas ou imagens a partir de dados indiretos;Conhecimento em aprendizado de máquina e IA aplicada, incluindo: regressão e classificação supervisionada, redes neurais, técnicas de redução de dimensionalidade, construção de modelos substitutos (surrogate models);Interesse ou vivência em computação científica e HPC (computação de alto desempenho), com foco em performance e paralelização.Adoção ou disposição para aplicar boas práticas de desenvolvimento, como:Organização e documentação de código;Uso de sistemas de controle de versão (ex: Git);Criação de scripts testáveis e reutilizáveis.Disponibilidade para atuar híbrido em Campinas;Desejável Inglês avançado.Aplicar técnicas de aprendizado de máquina a desafios de engenharia, desenvolvendo modelos substitutos (surrogate models), soluções de regressão e classificação a partir de dados experimentais ou simulados;Automatizar análises de dados provenientes de simulações numéricas ou experimentos físicos, promovendo agilidade e consistência nos resultados;Contribuir para o desenvolvimento de pipelines robustos de inteligência artificial voltados ao apoio à tomada de decisão em contextos de engenharia;Projetar e implementar algoritmos para reconstrução de propriedades físicas a partir de medições indiretas, utilizando abordagens numéricas e estatísticas avançadas;Criar algoritmos de otimização aplicados a problemas com funções objetivo dispendiosas, não deriváveis ou ruidosas, considerando também cenários multiobjetivo e com incertezas;Integrar métodos de otimização com ferramentas de simulação, construindo pipelines automatizados para execução de simulações parametrizadas e extração de resultados;Desenvolver soluções computacionais em Python e/ou C++, baseadas em métodos numéricos, incluindo implementação e manutenção de códigos de simulação próprios;Escrever, adaptar e otimizar códigos científicos com paralelismo (MPI, OpenMP, CUDA), visando alto desempenho em tarefas de simulação, otimização e aprendizado de máquina;Atuar na melhoria de desempenho de pipelines computacionais, promovendo eficiência no uso de recursos computacionais e no tempo de execução;Apoiar o planejamento técnico, revisão de códigos e disseminação de boas práticas de desenvolvimento no grupo;Contribuir para o desenvolvimento e manutenção de bibliotecas, scripts, frameworks e interfaces internas, visando reutilização e padronização de soluções computacionais;Documentar e manter soluções de software de forma clara e acessível, promovendo seu uso recorrente por outros desenvolvedores e engenheiros da unidade;Traduzir problemas reais de engenharia em modelos computacionais resolvíveis, contribuindo tecnicamente com a equipe na escolha de abordagens eficientes;Atuar como referência técnica para membros mais jovens do grupo, promovendo desenvolvimento técnico e colaboração entre pares.