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Phd student - machine & deep learning (charo)

Charo
Ucam Universidad Católica San Antonio De Murcia
Publicada el 7 enero
Descripción

¿Te gustaría que tu investigación tuviera un impacto real en la sostenibilidad y el medio ambiente ? ¿Quieres desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial avanzada aplicadas a uno de los grandes retos actuales: la agricultura productivo y sostenible?

UCAM busca incorporar un/a investigador/a predoctoral para un proyecto innovador centrado en el diseño de estrategias de gemelos digitales para la gestión inteligente de invernaderos.

El objetivo del proyecto es desarrollar y entrenar algoritmos avanzados de Machine Learning y Deep Learning que permitan automatizar procesos agronómicos, optimizar el uso de recursos y maximizar la producción, reduciendo al mismo tiempo el impacto medioambiental.

Funciones y responsabilidades

- Diseñar, implementar y entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning precisos, robustos y energéticamente eficientes.
- Desarrollar sistemas capaces de predecir y tomar decisiones en tiempo real para optimizar recursos y procesos productivos.
- Colaborar estrechamente con un equipo investigador multidisciplinar en la integración de gemelos digitales y tecnologías de automatización agronómica.
- Analizar, procesar y explotar grandes volúmenes de datos experimentales procedentes de entornos reales de invernaderos.
- Documentar avances, resultados y métricas de rendimiento de los modelos desarrollados.
- Participar en la redacción de informes técnicos y publicaciones científicas derivadas del proyecto.

Perfil buscado

- Titulación en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Ingeniería Biomédica o áreas afines.
- Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o disciplinas relacionadas.
- Experiencia (académica o competente) en el desarrollo y entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
- Conocimientos en optimización de modelos para eficiencia energética y ejecución en tiempo real.
- Capacidad analítica y experiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos.
- Dominio de herramientas y entornos habituales en IA (Python, TensorFlow, PyTorch, entre otros).
- Actitud proactiva, interés por la investigación aplicada y la transferencia de resultados al entorno real.

¿Qué ofrecemos?

- Contrato Predoctoral en un proyecto de alto impacto tecnológico y medioambiental.
- Jornada completa.
- Integración en un entorno investigador dinámico, innovador y colaborativo.
- Ocasión de desarrollar una tesis doctoral en un área estratégica y de gran proyección.
- Participación en un proyecto con clara vocación de transferencia y aplicación industrial .

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