<div dir="ltr"><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><span style="font-size:18px">2 PhD student positions in Machine Learning for Geosciences</span><br></div><div><br></div><div><span style="font-size:13px">We are searching for outstanding candidates with a strong interest in machine learning and geosciences to cover 2 PhD student positions to join the Image and Signal Processing (ISP) group in the <b>Universitat de Valencia, Spain,</b> </span><a href="http://isp.uv.es/" rel="noreferrer" style="font-size:13px" target="_blank">http://isp.uv.es</a><span style="font-size:13px">. The positions are funded by an ERC Consolidator Grant 2015-2020 entitled "Statistical Learning for Earth Observation Data Analysis" (SEDAL), </span><a href="http://sedalproject.wordpress.com/" rel="noreferrer" style="font-size:13px" target="_blank">http://sedalproject.wordpress.com</a><span style="font-size:13px">, under the direction of<b> Prof. Gustau Camps-Valls</b>. More info about the openings in </span><a href="http://isp.uv.es/sedal.pdf" rel="noreferrer" style="font-size:13px" target="_blank">http://isp.uv.es/sedal.pdf</a><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">*** The project and job description</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">We aim to develop the next generation of statistical inference methods to analyze Earth Observation (EO) data. Machine learning models have helped to monitor land, oceans, and atmosphere through the analysis and estimation of climate and biophysical parameters. Current approaches, however, cannot deal efficiently with the particular characteristics of remote sensing data. We will develop advanced regression (retrieval, model inversion) methods to improve efficiency, prediction accuracy and uncertainties, encode physical knowledge about the problem, attain self-explanatory models, learn graphical causal models to explain the complex interactions between essential climate variables and observations, and discover hidden essential drivers and confounding factors in Climate/Geo Sciences.</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">Highly motivated researchers with a degree/PhD in computer science, statistics, machine learning, electrical engineering, physics, or mathematics are encouraged to apply. All candidates should have a solid understanding and knowledge of machine learning and statistics, and being particularly interested in remote sensing and geoscience problems. The theses will be devoted to:</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px"><b>(PhD1) regression, model inversion and time series analysis, and</b></span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px"><b>(PhD2) structure learning, graphical models and causal inference</b>.</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">In both cases, good programming skills (Matlab/Python/R/C++), a critical and organized sense for data analysis, as well as maturity and commitment, strong communication, presentation and writing skills are a big plus.</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">*** Application details</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- <b>Deadline: Send your application no later than </b></span><b style="font-size:13px">June 1st 2016.</b><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- How? Send me: 2-pages CV, motivation letter, 3 best papers, 3 recommendation letters or contacts</span><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- When? Preferred starting dates: September 2016</span><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- How long? 3 years contract</span><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- How much? Salary according to UV scales including social security, health insurance benefits, and travel money</span><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- Where? Valencia, Spain, Mediterranean city, nice weather, hike and beach. Excellent cost-of-living index = 55</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">*** Contact</span><br style="font-size:13px"><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- Before applying: Informal inquiries may be addressed to Prof. Dr. Gustau Camps-Valls, </span><a href="mailto:gustau.camps@uv.es" style="font-size:13px" target="_blank">gustau.camps@uv.es</a><br style="font-size:13px"><span style="font-size:13px">- Ready to apply? Send your dossier in one single PDF to </span><a href="mailto:gustau.camps@uv.es" style="font-size:13px" target="_blank">gustau.camps@uv.es</a><span style="font-size:13px">, subject: SEDAL application</span><br></div></div>
</div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Luana Takahashi</div><div>Secretária ABE</div><div>Tel:  11 3091-6261</div><div>Rua do Matão,1010 sala 250A</div><div><a href="http://www.redeabe.org.br" target="_blank">www.redeabe.org.br</a></div></div></div>
</div>