DOESP 02/10/2026 - Diario Oficial do Estado de Sao Paulo - Executivo Atos de Gestão e Despesas

TEXTO OFICIAL · ÍNTEGRA

50/191 - Diário Oficial do Estado de São Paulo

Volume 136, nº 189, Caderno Executivo, Atos de Gestão e Despesas, sexta-feira, 2 de outubro de 2026

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
INSTITUTO DE ARQUITETURA E URBANISMO — IAU/USP
RETIFICAÇÃO Nº 02 DO EDITAL Nº 02/2026

O Instituto de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo — IAU/USP, por meio da Comissão de Seleção, torna pública a 2ª Retificação do Edital nº 02/2026, exclusivamente quanto ao cronograma do processo seletivo, em razão da conclusão antecipada da Fase III — Entrevista.

1. RETIFICA-SE o cronograma do processo seletivo, exclusivamente quanto às etapas subsequentes à Fase III — Entrevista, que passam a observar as seguintes datas:

1. Ficam mantidas as demais disposições do Edital nº 02/2026 e da

Retificação nº 01 do Edital nº 02/2026, que permanecem inalteradas. São Carlos, 02 de outubro de 2026. Instituto de Arquitetura e Urbanismo Universidade de São Paulo

INSTITUTO DE ESTUDOS AVANÇADOS

Resolução CoPq 7.236/2016 e Resolução Nº 8789/2025

I. CARACTERIZAÇÃO DA BOLSA

Este edital é uma iniciativa da Cátedra de IA Responsável IEA/USP, fruto da parceria entre a USP e o Google, e oferece uma bolsa de Iniciação Científica (IC) no valor bruto de R$1.140,00 mensais e uma de Doutorado, de R$5.790,00, ambas para um período de 12 meses com dedicação exclusiva à pesquisa e visando ao engajamento em atividades de investigação científica ou projetos associados às atividades-fim da Cátedra.

Nesse contexto, a oportunidade de Iniciação Científica destina-se a capacitar e envolver o (a) estudante de graduação na construção empírica de infraestruturas de software e repositórios de dados para a governança de IA. Especificamente, a chamada visa a selecionar bolsista para atuar no desenvolvimento técnico de pipelines de dados, prototipação de dashboards, testes computacionais em modelos de IA agêntica, anotação sintática/semântica e estruturação de um Observatório Nacional de Incidentes de IA.

Por sua vez, a vaga voltada ao Doutorado busca fomentar, orientar e patrocinar o intercâmbio multidisciplinar entre os saberes de áreas diversas para fortalecer e cultivar o conhecimento sobre a internet, seu funcionamento, suas aplicações e suas ferramentas. Especificamente, a chamada visa selecionar pesquisador/a para atuar em um projeto focado

O tema geral proposto pelo catedrático Carlos Américo Pacheco será desenvolvido em subtemas mensais que contarão com um (a) ciclo de debates entre especialistas brasileiros e estrangeiros e (b) grupos de estudos para reflexões sobre as questões propostas.

Subtemas de interesse que serão abordados ao longo do período pelo titular:

IC:

• Desenvolvimento de Software e Pipelines de Mineração de Dados de Incidentes de IA; Modelagem e Codificação de Ontologias Formais (Protégé, OWL, RDF, SPARQL); Testes Adversariais, Red Teaming e Avaliação de Vulnerabilidades em LLMs e Agentes Autônomos;

• Engenharia de Prompt, Benchmarking e Medição de Vieses Algorítmicos em Modelos de Linguagem; e Prototipação de Interfaces e Painéis Analíticos para Monitoramento e Sandboxes Regulatórios.

Doutorado:

• Regulação Experimental e Arquitetura Legal de Sandboxes Regulatórios; Responsabilidade Civil, Administrativa e Penal por Incidentes e Danos de IA (com enfoque em IA agêntica); Avaliação de Impacto Algorítmico (AIA) e Proteção de Direitos Fundamentais; Conformidade com a LGPD, Governança de Dados e Direitos dos Titulares; Estudo Comparado de Marcos Regulatórios de IA (ex.: PL 2338/2023 no Brasil, AI Act da União Europeia).

Os (As) bolsistas atuarão nas seguintes atividades:

IC:

Coleta, extração e tratamento de dados: Desenvolvimento de scripts (em Python) para mineração, raspagem de dados (web scraping) e estruturação de bases de incidentes de IA a partir de repositórios internacionais (como o MIT AI Risk Repository e AI Incident Database).

Engenharia de Ontologias e Grafos de Conhecimento: Auxílio na codificação, validação sintática e povoamento de ontologias e grafos de conhecimento em ambiente Protégé e padrões W3C (RDF/OWL).

Execução de testes computacionais adversariais (Red Teaming): Aplicação de suítes de teste e frameworks de avaliação de robustez, segurança e alucinação em modelos de IA agênticos e LLMs. Prototipação de ferramentas de visualização: Apoio no desenvolvimento de dashboards e painéis analíticos (Streamlit, React ou Dash) para o Observatório Nacional de Incidentes de IA.

Participação em reuniões técnicas: Acompanhamento dos seminários e grupos de trabalho da Cátedra USP-Google, além da elaboração de código-fonte documentado e repositórios opensource (GitHub).

Doutorado:

Concepção e realização de projeto de pesquisa aplicada, focado na arquitetura legal e institucional de uma Taxonomia de Incidentes para IA, definindo salvaguardas jurídicas, termos de pactuação e regimes de responsabilidade.

Apoio à estruturação jurídica do Observatório Nacional de Incidentes de IA, com ênfase na qualificação jurídica de falhas algorítmicas, análise do nexo de causalidade e avaliação de impactos a direitos fundamentais.

• Análise de conformidade regulatória (compliance), governança de dados e Avaliação de Impacto Algorítmico (AIA) junto a projetos e estudos de caso de parceiros do setor público e privado.

Sistematização e categorização jurídica de incidentes de IA, articulando a taxonomia de riscos do projeto com os marcos regulatórios nacionais (como a LGPD e o PL 2338/2023) e internacionais (como o AI Act da União Europeia).

Participação e acompanhamento das atividades do grupo de estudos coordenado pelo titular e envolvimento em redes e forças-tarefas internacionais sobre regulação e governança de IA. Organização, edição e produção de publicações resultantes das atividades (artigos jurídicos revisados por pares, pareceres técnicos e policy briefs institucionais direcionados a órgãos reguladores e formuladores de políticas), a serem submetidos a eventos e periódicos nacionais e internacionais. II. PROCESSO DE INSCRIÇÃO

Para a modalidade de Iniciação Científica (IC), podem participar da seleção estudantes regularmente matriculados em cursos de Graduação da USP nas áreas de Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Sistemas de Informação, Engenharia de Software, Matemática Aplicada/Computacional, Ciência de Dados ou áreas exatas correlatas. Exige-se um perfil técnico e prático em computação, notadamente com: Domínio de linguagens de programação (obrigatoriamente Python);

Conhecimentos em lógica de programação, estruturas de dados e bancos de dados;

Noções de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina (ML) e/ou Processamento de Linguagem Natural (PLN); Leitura técnica instrumental do idioma inglês.

Já para a bolsa de Doutorado, a seleção é voltada a pesquisadores portadores do título de Mestre, regularmente matriculados em programa de Doutorado da USP, em Direito ou áreas correlatas. Exige-se um perfil com sólida base e capacidades interdisciplinares, notadamente com conhecimentos e/ou experiência em Direito Digital, Teoria da Regulação, Responsabilidade Civil e Administrativa, Proteção de Dados Pessoais (LGPD/GDPR) e Direitos Fundamentais, demonstrando capacidade de articular as Ciências Sociais Aplicadas (Direito, Governança e Políticas Públicas) com a compreensão dos aspectos sociotécnicos e operacionais da Inteligência Artificial. É requerida fluência no idioma inglês.

Os interessados em participar deverão se inscrever por meio do formulário eletrônico disponível em

https://forms.gle/H3n97QY4z1BPRxgC9.

Os interessados devem observar que:

A documentação obrigatória para a inscrição é apenas a solicitada pelo edital; Apenas serão aceitas as inscrições realizadas dentro do período previsto na chamada;

• Todos os prazos devem ser rigorosamente respeitados; As inscrições somente serão validadas se a documentação estiver totalmente de acordo conforme solicitado no edital;

As inscrições incompletas não serão processadas. III. PROCESSO DE SELEÇÃO

O processo de seleção é de responsabilidade da Cátedra IA Responsável IEA-USP, cabendo avaliar o perfil acadêmico dos candidatos, por meio de:

IC:

Curriculum Vitae; Apresentação do histórico escolar;

Carta de apresentação com a motivação para trabalhar no tema (até 2 páginas): detalhando a motivação e interesse do candidato, seu domínio de Programação e Ciência de Dados, sua vivência em Projetos de IA / PLN / Engenharia de Software, seu conhecimento em Representação de Conhecimento ou Ontologias, além de destacar seu bom rendimento acadêmico. Doutorado:

Súmula curricular¹ (máximo 4 páginas): comprovando produção científica e técnica nas áreas do edital e incluindo, obrigatoriamente, o link para o Currículo Lattes; Carta de apresentação com a motivação para trabalhar no tema (até 2 páginas): detalhando a motivação e interesse do candidato em pesquisar a interseção de Direito Digital, Teoria da Regulação, Responsabilidade Civil e Administrativa, Proteção de Dados Pessoais (LGPD/GDPR) e Direitos Fundamentais, junto às Ciências Sociais Aplicadas (Direito, Governança e Políticas Públicas) com a compreensão dos aspectos sociotécnicos e operacionais da Inteligência Artificial.

Item de produção acadêmica relacionada às áreas temáticas abrangidas por este edital (artigo, dissertação, trabalho em anais de congresso etc.)

Projeto desenvolvido no Doutorado Carta de anuência do orientador

A carta de apresentação será avaliada a partir dos seguintes critérios: Desenvolvimento do tema e organização do texto; Coerência dos argumentos e articulação das partes do texto no contexto deste edital.

São critérios específicos de seleção que conferirão maior pontuação ao candidato:

IC: Forte Domínio de Programação e Ciência de Dados: Experiência prática comprovada em desenvolvimento de software em Python,

manipulação de dados (Pandas, NumPy) e uso de ferramentas de versionamento de código (Git/GitHub). Vivência em Projetos de IA / PLN / Engenharia de Software: Participação prévia em projetos de iniciação científica, grupos de pesquisa, grupos de extensão, disciplinas eletivas avançadas de IA/ML ou projetos pessoais publicados no GitHub. Conhecimento em Representação de Conhecimento ou Ontologias: Experiência básica ou interesse demonstrado em bancos de dados em grafo, ontologias (Protégé, OWL, SPARQL) ou estruturação de dados.

Rendimento Acadêmico: Bom desempenho nas disciplinas exatas e de programação do curso de graduação. Trabalho híbrido, sendo as atividades presenciais na sede do IEA em São Paulo.

Doutorado

Forte Pesquisa em Direito Digital, Responsabilidade e Regulação de IA: Experiência comprovada em pesquisas jurídicas sobre marcos regulatórios de IA (como o PL 2338/2023 e o AI Act da União Europeia), regulação de plataformas digitais, teoria da responsabilidade civil/administrativa por danos algorítmicos, tutela de direitos fundamentais e governança da internet. Conhecimento em Instrumentos de Compliance, Avaliação de Risco e Proteção de Dados: Experiência acadêmica ou prática com Relatórios de Impacto à Proteção de Dados (RIPD/AIPD), Avaliação de Impacto Algorítmico (AIA), conformidade regulatória perante a LGPD/GDPR e uso de instrumentos jurídicos para mapeamento e mitigação de riscos sociotécnicos de IA. Pesquisa em Direito Administrativo Regulatório e Sandboxes Regulatórios: Histórico de estudo ou atuação em regimes de experimentação regulatória, arquitetura legal de Sandboxes Regulatórios, regulação responsiva, governança pública experimental e novos modelos jurídicos para inovação tecnológica em setores sensíveis. Redes e Colaborações Internacionais: Histórico de cooperação acadêmica e inserção em redes de pesquisa internacionais no campo do Direito, Tecnologia e Governança. Trabalho híbrido, sendo as atividades presenciais na sede do IEA em São Paulo. Cronograma Inscrições de 02/10/2026 a 18/10/2026 Resultado final até dia 22/10/2026 Previsão de início 02/11/2026 IV. DEVERES São deveres do bolsista: �. Apresentar bom desempenho acadêmico; �. Cumprir as atividades propostas no projeto; �. Cumprir a carga horária prevista no item VI; �. Respeitar o cronograma de execução do projeto; �. Cumprir a quantidade de horas dedicadas ao projeto; �. Não ter vínculo empregatício, ou estar afastado para dedicar-se integralmente às atividades acadêmicas; �. Apresentar relatório de atividades parciais e final; �. Não acumular o recebimento de bolsas no período de vigência, exceto casos previstos por norma específica; �. Fazer referência à condição de bolsista da Cátedra IA Responsável do IEA-USP nas publicações, trabalhos apresentados e quaisquer outros meios de divulgação dos resultados do projeto; ��. Cumprir o Código de Ética da USP e, conforme o projeto de pesquisa, eventuais normas éticas específicas; e ��. Dedicar-se ao desenvolvimento das atividades do projeto concomitantemente ao seu plano de trabalho em desenvolvimento. A não observância dos deveres acima elencados implicará o desligamento do Programa de Bolsas e a perda de prioridade em processos de bolsas em editais futuros.

V. CONCESSÃO DAS BOLSAS A bolsa terá vigência no período de 02 de novembro de 2026 a 01 de novembro de 2027. Conforme legislação em vigor, o pagamento será realizado exclusivamente em conta corrente do Banco do Brasil com

VI. CARGA HORÁRIA DAS ATIVIDADES DO BOLSISTA

A carga horária para IC é de 12 horas semanais e para doutorado, 30 horas.

VII. DURAÇÃO DAS BOLSAS

A bolsa tem duração de 12 (doze) meses. Não haverá prorrogação automática das bolsas. Excepcionalmente, poderá ocorrer alguma prorrogação se houver necessidade de continuidade do projeto a pedido da coordenação e disponibilidade de recursos.

VIII. PAGAMENTO

O pagamento da bolsa não configura vínculo empregatício de qualquer natureza com o bolsista. A bolsa será paga no mês subsequente por meio de depósito em conta corrente do Banco do Brasil, em nome do próprio bolsista, informada no Termo de Compromisso e Aceite de Bolsa. IX. TERMO DE COMPROMISSO E ACEITE DE BOLSA O bolsista deverá assinar um Termo de Compromisso e Aceite de Bolsa.

X. DESLIGAMENTO DE BOLSISTA

A bolsa poderá ser interrompida a pedido do bolsista ou em caso de ocorrência dos motivos previstos abaixo. �. O descumprimento das atividades especificadas no Programa, inclusive quanto à carga horária de atividades; �. Desempenho insatisfatório, verificado em avaliação feita pelo coordenador acadêmico da Cátedra;

• �. Encerramento do vínculo; �. O descumprimento do Código de Ética da USP, verificado por meio de procedimento que assegure o contraditório e a ampla defesa;

�. Requerimento do próprio bolsista. XI. RELATÓRIOS

O bolsista, obrigatoriamente, deverá apresentar relatório final à coordenação, para sua revisão. O relatório deve contemplar: �. Introdução

• �. Objetivos

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