Sobre el Proyecto
FAST F es una iniciativa pionera que busca transformar la forma en que se obtienen datos de fatiga para el diseño de estructuras fiables y sostenibles.
El proyecto desarrolla métodos de ensayo acelerados, como el método de rigidez creado en Eurecat, y una plataforma digital avanzada que facilita la selección de materiales y la optimización de componentes.
Además, se investiga la relación entre fatiga y tenacidad a la fractura para enriquecer el conocimiento técnico disponible.
Varias empresas ya han mostrado interés en aplicar estos avances en sus procesos.
Responsabilidades
Liderar el desarrollo y evolución de la plataforma digital FAST F, orientada a la predicción de vida útil por fatiga mediante datos experimentales y algoritmos avanzados.
Implementar y optimizar algoritmos de cálculo basados en el método de rigidez y estándares ISO para el tratamiento de datos de ensayos.
Crear herramientas de visualización interactiva de resultados, gráficos e informes técnicos automatizados.
Integrar modelos de inteligencia artificial (ML) para predecir comportamientos a fatiga en materiales metálicos y validar resultados con datos reales.
Explorar el uso de modelos de lenguaje (LLMs) para generar explicaciones técnicas, asistencia automatizada y resúmenes de resultados.
Diseñar e implementar la arquitectura de datos y servicios (frontend, backend, base de datos, APIs) en un entorno escalable y seguro en la nube.
Colaborar con investigadores en materiales para adaptar la plataforma a las necesidades del proyecto y de los usuarios industriales.
Participar en la documentación técnica, mantenimiento del código fuente y buenas prácticas de desarrollo (CI / CD).
Asistir a reuniones técnicas, revisiones de proyecto y demostraciones con socios industriales y académicos.
Requisitos / Cualificaciones
Grado o Máster en Ingeniería Informática, Ingeniería de Datos, Ciencias Computacionales, Telecomunicaciones o similar.
También se valorarán perfiles en Ingeniería Mecánica o de Materiales con experiencia demostrada en programación y desarrollo de plataformas digitales con componentes de IA.
Experiencia en desarrollo de software científico, ingeniería de datos o plataformas digitales B2B.
Conocimiento de entornos científicos como Python, MATLAB, Origin o R.
Familiaridad con modelos de IA aplicados al soporte técnico y toma de decisiones.
Interés o experiencia en el uso de LLMs para generación de contenido técnico automatizado.
Conocimientos en entornos DevOps, CI / CD y despliegue en servidores o servicios en la nube (AWS, Azure, etc.) serán altamente valorados.
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📌 Personal Investigador – Proyecto Fast F
🏢 INGENIEROJOB
📍 Municipio de Badalona