Pesquisador Pleno (443701)

Esta oportunidade faz parte do modelo misto de recrutamento do CNPEM e está aberta a candidaturas de profissionais internos e externos simultaneamente.

Para atuar no grupo de Gestão e Ciência de Dados (GCD) do Laboratório Nacional de Luz Síncrotron (LNLS).

O grupo de Gestão e Ciência de Dados (GCD) provê aos grupos científicos e técnicos do LNLS soluções computacionais destinadas à gestão e análise dos dados produzidos no Sirius, por meio da realização de pesquisa e desenvolvimento em ciência de dados e suas áreas correlatas como inteligência artificial, aprendizado de máquina, mineração de dados, simulações, visualização científica e visão computacional. O GCD se orienta pelos princípios FAIR da ciência aberta (dados Encontráveis, Acessíveis, Interoperáveis e Reutilizáveis) para conduzir a transição da gestão dos dados coletados no Sirius para um modelo de dados abertos, visando ampliar o impacto da ciência produzida no LNLS e seus usuários.

Estamos em busca de um(a) Pesquisador(a) para trabalhar conosco no desenvolvimento de arquiteturas para experimentos autônomos com luz síncrotron, com foco na investigação e desenvolvimento de métodos que permitam que experimentos científicos sejam capazes de observar dados dos experimentos, tomar decisões e adaptar automaticamente os próximos passos do experimento, reduzindo progressivamente a necessidade de intervenção humana. O trabalho envolve temas atuais na interseção entre sistemas autônomos e sistemas de controle, incluindo: Agentes baseados em Large Language Models (LLMs) e World ModelsModelos de tomada de decisãoAprendizado por reforçoControle preditivo baseado em modelo e outras técnicas de controle ótimoIntegração de agentes com infraestrutura científicaModelagem e automação de workflows experimentaisDesenvolvimento de software científico em PythonO(a) pesquisador(a) trabalhará junto às equipes científicas e de engenharia do Sirius para identificar gargalos que impedem uma linha de luz de executar experimentos de maneira autônoma e propor soluções robustas para superá-los. Queremos ampliar a colaboração com outros síncrotrons e centros de pesquisa interessados em experimentos autônomos, buscando desenvolver soluções que possam ser compartilhadas pela comunidade de síncrotrons e instalações similares.

Conduzir pesquisa em arquiteturas para experimentos autônomos com luz síncrotron;Coordenar esforços para implementar tais arquiteturas nas diversas linhas de luz do Sirius, em especial linhas da Fase 2 e do Orion;Modelar, em conjunto com os demais grupos científicos e de engenharia do LNLS os workflows experimentais e científicos das linhas de luz;Empregar técnicas autônomas de tomada de decisão (decision making) baseadas em modelos, como modelos de linguagem, world models e aprendizado por reforço baseado em modelo;Colaborar com grupos de pesquisa de síncrotrons que busquem atingir nível similar de autonomia em seus experimentos.___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________We are seeking a Researcher to join us in developing architectures for autonomous synchrotron-based experiments. The position focuses on researching and developing methods that enable scientific experiments to observe data, make decisions, and automatically adapt subsequent experimental steps, thereby progressively reducing the need for human intervention.

The work involves topics at the intersection of autonomous systems and control systems, including:Agents based on Large Language Models (LLMs) and World ModelsDecision-making modelsReinforcement learningModel Predictive Control and other optimal control techniquesIntegration of agents in scientific infrastructureModeling and automation of experimental workflowsScientific software development in PythonThe researcher will work together with Sirius's scientific and engineering teams to identify bottlenecks that prevent beamlines from executing experiments autonomously and propose principled solutions to overcome them.

We aim to expand collaboration with other synchrotrons and research centers interested in autonomous experiments, seeking to develop solutions that can be shared across the synchrotron community and similar facilities.

ResponsabilitiesLead research on architectures for autonomous synchrotron-based experiments.

Coordinate efforts to implement such architectures across the various Sirius beamlines, particularly the Sirius Phase 2 and Orion beamlines.

Model the experimental and scientific workflows of the beamlines in collaboration with other LNLS scientific and engineering groups.

Employ model-based autonomous decision-making techniques, such as language models, world models, and model-based reinforcement learning.

Collaborate with synchrotron research groups seeking to achieve a similar level of autonomy in their experiments.

Doutorado completo em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia de Controle e Automação, Engenharia Física, Física ou Engenharia Elétrica;Inglês Avançado;Python Avançado;Experiência com arquiteturas de software baseadas em agentes de modelos de linguagem ou world models;Experiência com desenvolvimento de soluções baseadas em agentes usando frameworks já estabelecidos na indústria (e.g., protocolo MCP, SDKs para desenvolvimentos);Experiência em ferramentas de controle de versão de código, em especial Git;Domínio de frameworks para desenvolvimentos de modelos de aprendizado de máquina como PyTorch, TensorFlow, entre outros;Conhecimentos sólidos em algoritmos e estruturas de dados. Desejável Pós-doutorado em áreas correlatas ao tema da vaga;Experiência em ferramentas de CI/CD;Conhecimentos em teoria de controle (controle ótimo, controle robusto, model predictive control);Familiaridade com técnicas experimentais de luz síncrotron. ___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________PhD degree in Computer Science, Computer Engineering, Control and Automation Engineering, Engineering Physics, Physics, or Electrical Engineering;Advanced English proficiency;Advanced Python;Experience with software architectures based on language model agents or world models;Experience with development of agent-based solutions using industry-standard frameworks (e.g., MCP protocol, development SDKs);Experience with code version control systems, particularly Git;Machine learning model development frameworks such as PyTorch, TensorFlow, among others;Knowledge of algorithms and data structures.

DesirablePostdoctoral degree in related fields;Experience with CI/CD tools;Knowledge of control theory (optimal control, robust control, model predictive control);Familiarity with synchrotron light experimental techniques.