La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), a través del Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada, ofrece un contrato fijo vinculado a una línea de investigación dentro del proyecto europeo H2TRAIN – Enabling Digital Technologies for Holistic Health-Lifestyle Motivational and Assisted Supervision Supported by Artificial Intelligence Networks. El/la investigador/a contratado/a trabajará bajo la supervisión del Prof. Dr. Juan A. Montiel Nelson.
Responsabilidades
- Participación en tareas de definición y especificación técnica:
- Configuración de requisitos de usuario y marcos de validación para asistencia remota a personas mayores, entrenamiento deportivo adaptativo y monitorización remota post‑cirugía y rehabilitación.
- Especificación de subsistemas de sensores (proteína C reactiva, cortisol, lactato).
- Definición de unidades de recolección de energía y supercapacitores.
- Diseño y desarrollo de sistemas electrónicos y empotrados: definición de componentes electrónicos y arquitectura del sistema; diseño, simulación, implementación y pruebas de chips ROIC y biosensores; integración de chips de sensores y unidades termoeléctricas, de energía y biosensores.
- Integración de dispositivos portátiles y sensores: dispositivos para monitorización biométrica, sensores de actividad y tecnologías wearables.
- Pilotaje, validación y pruebas de campo: pruebas experimentales y validación in vivo en aplicaciones de asistencia remota a mayores, entrenamiento deportivo adaptativo y monitorización posquirúrgica.
- Cumplimiento y gestión: garantizar cumplimiento de normativas de protección de datos en estudios intervencionistas; contribuir a desarrollo de metodologías del proyecto, gestión de riesgos, organización de reuniones y coordinación técnica; informes de progreso y comunicación con la UE.
- Otras responsabilidades: trabajo coordinado con socios internacionales del consorcio; disponibilidad para desplazamientos a reuniones, actividades de comunicación y diseminación.
Requisitos
- Ser mayor de 18 años y no exceder la edad de jubilación.
- Nacionalidad: Española, UE, cónyuges/descendientes según normativa o extranjeros con residencia legal o en trámite.
Formación académica
Se exige estar en posesión de un título de máster (nivel MECES 3) en la rama de Ingeniería y Arquitectura, preferentemente uno de los siguientes:
- Máster Universitario en Electrónica y Telecomunicación Aplicadas (META)
- Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación (MUIT)
- Máster Universitario en Ingeniería Industrial (MUII)
- Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (MUSIANI)
- Máster Universitario en Tecnologías y Procesos Industriales Avanzados (MUTPI)
- Máster Universitario en Prevención de Riesgos Laborales (MUPRL)
- O titulaciones similares u homologadas para títulos extranjeros.
Requisitos de experiencia (mínimo 6 meses en cada bloque que se declare como mérito)
- Programación de sistemas empotrados.
- Programación de sistemas para inteligencia artificial y machine learning.
- Programación de sistemas empotrados de muy bajo consumo.
- Programación con LabView, Matlab, Python, Pytorch, en la nube y edge.
- Desarrollo de sistemas embebidos para IoT.
- Aceleración hardware con FPGAs, GPUs u otros aceleradores.
- Despliegue en servidores en la nube de herramientas backend, bases de datos, etc.
(Experiencia adquirida en proyectos internacionales, nacionales o empresas locales/regionales.)
Otros méritos valorables
- Trabajo en equipo, experiencia laboral previa y disponibilidad horaria.
- Publicaciones relacionadas con sistemas empotrados, aceleradores hardware o IA.
- Comunicación en congresos nacionales o internacionales.
- Formación complementaria en programación o tecnologías vinculadas.
- Idiomas:
Inglés B1 (0,25 ptos), B2 (0,5 ptos), C1+ (1 pto).
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