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Phd student - machine & deep learning (madrid)

Madrid
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 eficiente 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 profesional) 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, Tensor Flow, Py Torch, 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 participativo. Oportunidad 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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