Sobre a OportunidadeAkiyama é referência nacional no desenvolvimento de tecnologias de identificação e segurança, com soluções inovadoras que atendem a setores como segurança pública, bancos, empresas privadas e órgãos governamentais. Nosso foco é criar produtos de alto desempenho em biometria, inteligência artificial e segurança da informação, sempre impulsionando a inovação e a transformação digital.Estamos buscando um(a) profissional altamente qualificado(a) para integrar nosso time de PD, contribuindo no desenvolvimento de soluções que combinam computação quântica, IA e cibersegurança aplicadas à biometria.Formação AcadêmicaDoutorado completo nas áreas de Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Física Aplicada, ou áreas correlatas.Defesa da tese há, no máximo, 5 anos.Projeto: Impactos da Computação Quântica na Identificação e biometriaPrincipais AtividadesPropor arquiteturas híbridas (clássica + quântica) para otimização de tempo de processamento em sistemas biométricos;Simular hardware quântico ou utilizar computadores quânticos reais em nuvem (IBM Quantum, D-Wave, Rigetti, entre outros);Aplicar criptografia, física computacional, inteligência artificial e cibersegurança aos produtos da empresa.,Conhecimento NecessárioCriptografia quântica e algoritmos pós-quânticos (ex.: Lattice-based cryptography);Computação quântica: modelos de computação (gate-based, annealing), uso de Qiskit ou similares, circuitos quânticos e simulação de algoritmos;Machine Learning e Deep Learning aplicados à biometria;Experiência com bibliotecas de IA (TensorFlow, PyTorch) e frameworks quânticos (Qiskit, Cirq, PennyLane).Inglês Avançado.Conhecimento DesejávelProcessamento de sinais biométricos (impressões digitais, face, íris, palma da mão, voz, etc.);Conhecimento em teorias de informação e codificação para proteção de templates biométricos (ex.: cancelable biometrics, fuzzy extractors).Valor da bolsa (mensal): Bolsista (Doutor) R$ 5.000; Programa Doutores Inovando no Setor EmpresarialFormato de trabalho: HíbridoLocal: Curitiba/PR Show more Show less