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Phd student - machine & deep learning

Murcia (30001)
UCAM Universidad Católica San Antonio de Murcia
Publicada el Publicado hace 14 hr horas
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?

¿Tiene las habilidades necesarias para este puesto? Lea todos los detalles a continuación y presente su candidatura hoy mismo.

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, 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. xqysrnh
* 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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