Docente de Tecnologia da Informação

Que tal fazer parte da nossa equipe?!

O CEUB - Centro Universitário de Brasília é uma instituição inovadora, com padrão de qualidade de ensino reconhecido em todo o país. Buscamos docentes com formação em Tecnologia da Informação (Ciência da Computação, Ciência de Dados e Machine Learning, Engenharia de Computação, Engenharia de Software, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, etc.) para fazer parte do nosso time.

O que você fará nesse desafio?

• Desenvolver as atividades de educação superior, pesquisa e extensão constantes dos planos de trabalho do CEUB, bem como as de administração acadêmica;
• Conhecer e assumir a proposta pedagógica do CEUB;
• Fazer do ensino e da pesquisa instrumentos para estimular nos discentes o desenvolvimento do espírito científico e do pensamento reflexivo e criativo, mantendo vivo o desejo de aperfeiçoamento continuado;
• Cumprir as tarefas destinadas aos docentes, especialmente encaminhando, em cada período letivo, o plano de ensino das disciplinas que ministra, fornecendo dentro do prazo os resultados das avaliações dos alunos e participando das reuniões de órgãos colegiados, conforme Estatuto, e de todos os eventos programados de interesse institucional que envolvam o ensino, a pesquisa e a extensão.

Áreas de Atuação (Disciplinas):

CIÊNCIA DE DADOS

• Ciência de Dados: Panorama da Ciência de Dados. Ciclo de vida dos dados. Introdução à Estatística. Manipulação de planilhas eletrônicas para análise de dados. Introdução às linguagens de programação utilizadas na ciência de dados (Python e R). Introdução às técnicas de elaboração de visuais e relatórios de dados. Ética no uso dos dados.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

• Aprendizagem Profunda: Conceitos básicos e fundamentos de Redes Neurais (perceptions, funções de ativação e camadas ocultas). Redes Convolucionais (CNN) para visão e imagens; Redes Recorrentes (RNN/LSTM/GRU) para dados sequenciais e PNL; Redes Generativas (GANs) para dados sintéticos. Modelos Sequence-to-Sequence, arquitetura Transformer, transferência de aprendizado e fine-tuning para domínios específicos.

• Redes Neurais Artificiais: neurônio artificial e perceptron. Funções de ativação. Perceptron multicamadas e capacidade de representação. Funções de perda. Retropropagação e otimização por gradiente. Inicialização, normalização e regularização. Redes convolucionais. Transferência de aprendizado.

INFRAESTRUTURA DE TI

• Projeto de Redes de Computadores: Aplicação de técnicas para o projeto de redes de computadores, abrangendo levantamento de requisitos, dimensionamento de infraestrutura, definição de topologias físicas e lógicas, seleção de tecnologias e protocolos, endereçamento IP, documentação técnica e utilização de simuladores para modelagem e avaliação de desempenho de redes.

PROGRAMAÇÃO

• Arquitetura de Software e Sistemas: metodologias para projeto de arquiteturas de sistemas de TI. Introdução à arquitetura de software. Princípios SOLID. Estilos arquiteturais (pipes-and-filters, camadas, baseado em eventos, cliente-servidor, Hexagonal Architecture 'Ports & Adapters', DDD - Domain-Driven Design, Clean Architecture). Padrões arquiteturais e de integração. Planejamento de ambientes de produção, testes e homologação.

• Linguagens Formais e Autômatos: Fundamentos das linguagens formais e autômatos. Gramáticas e suas classificações. Derivação e redução. Sentença, forma sentencial e linguagem. Autômatos finitos, conjuntos regulares e expressões regulares. Gramáticas livres de contexto e autômatos de pilha. Propriedades e problemas de decisão em linguagens. Linguagens formais e suas aplicações. Algoritmos e estratégias para análise sintática. 

• Programação Mobile: desenvolvimento de sistema mobile, utilizando  frameworks multiplataforma ou específicos (Android e/ou iOS). Conceitos fundamentais de uma aplicação mobile (Android e/ou iOS). Persistência de dados em sistemas mobile (Android e/ou iOS). Aplicações híbridas e cruzadas. Deploy de aplicações nas lojas de aplicativos (Google Play e/ou Apple Store).

SEGURANÇA CIBERNÉTICA

• Segurança de Dados: Introdução à Segurança Cibernética. Gerenciamento de Riscos e Políticas de Segurança. Tecnologias de Segurança Cibernética. Gestão, Tratamento e Resposta a Incidentes. Aspectos Humanos da Segurança Cibernética. Tecnologias Emergentes em Segurança Cibernética. Introdução à Segurança Defensiva (Blue Team) e Segurança Ofensiva (Red Team).

Local de atuação e turno:

Campus: Asa Norte ou Taguatinga.

Turnos:

• Matutino (08h00 às 10h50);

• Vespertino (14h00 às 16h50);

• Noturno (19h10 às 22h00);

Quais são as etapas do processo seletivo?

• Análise curricular e dos critérios de seleção.
• Entrevista por competências e avaliação da miniaula a ser apresentada perante a banca de seleção.

Obs.: Para concluir a inscrição, é necessário informar o link do Currículo Lattes na Empregare.

*Todas as etapas do processo seletivo são de caráter eliminatório e classificatório. Portanto, a convocação para a etapa seguinte acontecerá apenas para os candidatos aprovados na etapa anterior.