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Phd student

Universidad Católica San Antonio De Murcia
De 25.000 € a 35.000 € al año
Publicada el 4 noviembre
Descripción

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 profesional) 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

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