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- INESC TEC
- Universidade de Coimbra
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- Associação do Instituto Superior Técnico para a Investigação e Desenvolvimento _IST-ID
- FEUP
- INESC ID
- Universidade de Aveiro
- Instituto de Telecomunicações
- Centro de Computação Grafica
- LNEC, I.P.
- Universidade do Minho - ISISE
- University of Beira Interior
- Escola Superior de Design, Gestão e Tecnologias da Produção de Aveiro - Norte da Universidade de Aveiro
- Faculdade de Ciências e Tecnologia
- ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa
- Instituto Politécnico de Coimbra
- Instituto Politécnico de Setúbal
- Instituto Superior de Engenharia do Porto
- NOVA.id.FCT- Associação para a Inovação de Desenvolvimento da FCT
- UNINOVA - Instituto de Desenvolvimento de Novas Tecnologias
- UNIVERSIDADE DE ÉVORA
- Universidade do Algarve
- University of Algarve
- University of Trás-os-Montes and Alto Douro
- Associação COLAB TRIALS - Laboratório Colaborativo para a Inovação em Ensaios Clínicos
- Associação Fraunhofer Portugal Research
- Associação Universidade-Empresa para o Desenvolvimento - TecMinho
- CIIMAR - Interdisciplinary Center of Marine and Environmental Research - Uporto
- ESS - Escola Superior de Saúde
- FARM-ID - Associação da Faculdade de Farmácia para a Investigação e Desenvolvimento
- Faculdade de Ciências Médicas|NOVA Medical School da Universidade NOVA de Lisboa.
- Fastprinciple,lda
- Gulbenkian Institute for Molecular Medicine
- ISCTE-IUL
- Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária, I.P.
- Instituto Politécnico de Bragança
- Instituto de Sistemas e Robótica (ISR)
- International Iberian Nanotechnology Laboratory (INL)
- Iscte-IUL
- LIP - Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas
- NOVA Information Management School (NOVA IMS)
- Universidade Autónoma de Lisboa
- Universidade Católica Portuguesa - Porto
- Universidade Lusófona´s Research Center for Digital Human-Environment Interaction Lab
- Universidade da Madeira
- Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
- University of Aveiro
- Value for Health CoLAB
- iBET - Instituto de Biologia Experimental e Tecnológica
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Field
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. Project Title: Machine learning techniques for crosstalk mitigation and new passive optical network architecturesHost institution: Iscte-IUL, PortugalThe LUMIRing project aims to deploy a MCF test bed
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6 Nov 2025 Job Information Organisation/Company INESC ID Research Field Engineering » Computer engineering Researcher Profile First Stage Researcher (R1) Positions Master Positions Country Portugal
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, of 28 of August, and also the provisions of article nº 9 of the Scientific Research Grant Regulations of the University of Aveiro. 5. Work Plan: Intelligent and modular controller with machine learning
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integrating biomedical, epidemiological, or environmental data. Must show solid skills in computational modeling, multivariate statistics, and/or machine learning. Proven proficiency in the English language
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2030 and the European Union, at the taking place in the research laboratory SINS-LAB of the University of Beira Interior (http://www.di.ubi.pt/ ), under the following conditions: Research Field: Machine
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of article nº 9 of the Scientific Research Grant Regulations of the University of Aveiro. 5. Work Plan: Intelligent, modular battery with machine learning algorithms. The aim is to develop a high-performance
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of programming and artificial intelligence.; - Knowledge of deep learning and computer vision.; - Autonomy. Minimum requirements: Strong knowledge of the English language (written and spoken). 5. EVALUATION
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Associação COLAB TRIALS - Laboratório Colaborativo para a Inovação em Ensaios Clínicos | Portugal | about 1 month ago
; Ability to define strategies for outreach and exploitation; Computer skills (ex Microsoft Office) and knowledge or ability to learn how to manage directories/platforms; Basic knowledge of development and
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to secretaria.mia@uc.pt . Reference of the expression of interest: MIA-AR-2025-03 Scientific area: Data Science and Machine Learning Work plan/objectives: The “Continuous Learning Lab”, led by Dr José Sousa
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improve existing degradation models. T3 - combine computer vision and machine learning models to identify, delimit and classify the facades’ anomalies in photographs and thermal images; integrate the new