La UCAM busca un/a investigador/a predoctoral para proyecto dedicado al diseño de una estrategia de gemelos digitales para la gestión eficiente de invernaderos. El objetivo es desarrollar y entrenar algoritmos avanzados de Machine Learning y Deep Learning orientados a optimizar procesos agronómicos en invernaderos, reduciendo su impacto medioambiental y maximizando la producción.
Funciones y responsabilidades principales
- Diseñar, implementar y entrenar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning precisos, robustos y energéticamente eficientes.
- Desarrollar modelos capaces de realizar predicciones y tomar decisiones en tiempo real para optimizar el uso de recursos y la producción.
- Colaborar con el equipo investigador en la integración de tecnologías de gemelos digitales y automatización de procesos agronómicos.
- Analizar y preprocesar grandes volúmenes de datos experimentales obtenidos en entornos de invernaderos.
- Documentar avances, resultados y métricas de rendimiento de los modelos desarrollados.
- Apoyar en la redacción de informes técnicos y publicaciones científicas relacionadas con el proyecto.
Requisitos académicos y profesionales
- Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Ingeniería Biomédica o similar.
- Valorable: máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o áreas afines.
- Experiencia (académica o competente) en el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
- Conocimiento en optimización de modelos para eficiencia energética y tiempo real.
- Habilidades analíticas y experiencia en manejo de grandes volúmenes de datos.
- Dominio de lenguajes y entornos habituales en IA (Python, TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Proactividad e interés en la investigación aplicada y la transferencia de resultados.
Condiciones del puesto
- Contrato: Predoctoral
- Jornada: Completa.
Tipo de puesto: Jornada completa
Ubicación del trabajo: Empleo presencial
📌 PhD student - Machine & Deep Learning
🏢 Universidad Católica San Antonio De Murcia
📍 Guadalupe de Maciascoque