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Técnico/a informático/a o similar con conocimientos y experiencia en técnicas de deep learning (sevilla)

Sevilla
Universidad de Sevilla
Técnico informático
Publicada el 13 junio
Descripción

Se oferta un contrato de técnico de investigación para un ingeniero/a informático, ingeniero/a de telecomunicaciones, matemático/a o titulado/a superior de categoría similar con conocimientos y experiencia en técnicas de Deep Learning. El contrato estará asociado al proyecto RarAvis de la Universidad de Sevilla y las tareas principales serán el desarrollo y mantenimiento de la ciberinfrastructura y los modelos de Deep Learning necesarios para implementar un sistema automatizado de Monitoreo Acústico Pasivo (PAM) de aves raras y amenazadas en los Parques Nacionales de Doñana y Tablas de Daimiel.

Tareas

El trabajo abarca desde el despliegue de las grabadoras y recolección de los datos en las zonas de estudio hasta el modelado predictivo:

- Trabajo de campo y despliegue: Colaboración en el despliegue intensivo de grabadoras autónomas en los Parques Nacionales (PN de Doñana y PN Tablas de Daimiel) para captar vocalizaciones de las aves de estudio.
- Mantenimiento y recolección: Labores puntuales de mantenimiento de los dispositivos y recogida periódica de los datos acústicos.
- Gestión y preprocesamiento de datos: Diseño e implementación del almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos (estructuración en servidores, NAS o bases de datos) y asignación de metadatos siguiendo los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
- Procesamiento: Desarrollo, entrenamiento y optimización de algoritmos de DL para la clasificación automatizada de las especies de interés. Se trabajará en la adaptación, transferencia de aprendizaje (fine-tuning) y contextualización local de modelos fundacionales de ecoacústica (como BirdNET y Perch) para la detección de la "diversidad oscura" y especies amenazadas.
- Análisis estadístico y resultados: Modelado estadístico espacio-temporal de las predicciones obtenidas para evaluar el estado de salud de los dos humedales estudiados y análisis de refugios alternativos para las especies en las zonas circundantes a los Parques Nacionales.
- Divulgación científica: Participación activa en la redacción de manuscritos científicos derivados de los análisis. Participación en ferias científicas, congresos y eventos relacionados con la difusión de los resultados del proyecto.

Requisitos mínimos

Afinidad total, titulación en Ingeniería Informática o Ciencia de Datos, y afinidad parcial Ingeniería de Telecomunicaciones o Matemáticas o titulación equivalente con resistente componente técnico.

Conocimiento avanzado de Python y sus principales librerías de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch).

Experiencia contrastada en el procesamiento y análisis de datos (preferiblemente señales de audio o series temporales).

Excelentes dotes para la comunicación oral y escrita. Méritos valorables:

Familiaridad con modelos fundacionales de ecoacústica como BirdNET y Perch.

Experiencia en gestión de infraestructuras de almacenamiento masivo de datos (NAS, bases de datos SQL/NoSQL).

Interés por la conservación medioambiental, la ecología o la ornitología.

Carné de conducir tipo B.

Condiciones del contrato

Salario bruto: 2200 euros al mes

Fecha de inicio del contrato: 01/01/2027

Duración del contrato: 18 meses (a extender en el caso de que se encontrara otra fuente de financiación)

Puesto de trabajo: Facultad de Biología, Universidad de Sevilla. Con visitas puntuales de trabajo de campo a Doñana y Tablas de Daimiel.

Modalidad de trabajo: En principio, presencial, pero hay flexibilidad para trabajar en remoto algunos días por semana. En ocasiones es preciso hacer trabajo de campo en los PN Doñana y Daimiel.

Contacto: Irene Mendoza, Universidad de Sevilla (imendoza1@us.es) Procedimiento de contratación: Contrato con cargo a proyecto de la Universidad de Sevilla que será publicada en esta web a partir de septiembre 2026: https://investigacion.us.es/sisiusapp/open/rrhh/convocatorias/tipo/ind/estado/activos

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