Se busca un/a Investigador/a Predoctoral para integrarse en el proyecto TrueData: Trazabilidad segura y fiable de datos de infraestructuras hidrológicas. El proyecto tiene como objetivo desarrollar una plataforma inteligente para la monitorización avanzada de infraestructuras industriales OT mediante técnicas de aprendizaje automático, detección temprana de anomalías y despliegue eficiente en dispositivos edge, con el fin de mejorar la fiabilidad, la eficiencia y la ciberseguridad de estos entornos.
Funciones principales:
- Diseñar, entrenar y validar modelos de machine learning y deep learning adaptados a series temporales industriales.
- Optimizar modelos para garantizar su despliegue productivo en dispositivos edge con recursos computacionales limitados.
- Analizar datos y detectar patrones anómalos asociados a fallos operativos o ciberamenazas.
- Integrar los modelos optimizados en arquitecturas de análisis distribuidas.
- Participar en la elaboración de documentación técnica, publicaciones científicas y comunicaciones a congresos.
- Colaborar con otros investigadores en proyectos relacionados con IoT industrial, ciberseguridad y análisis inteligente de datos.
Requisitos
- Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación, Ingeniería Informática, Física, Matemáticas, Ciencia de Datos o áreas afines.
- Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Computación Industrial o Ciberseguridad que habilite para el acceso a un programa de doctorado.
- Experiencia en técnicas de aprendizaje automático aplicadas a series temporales.
- Manejo de frameworks como TensorFlow, PyTorch, ONNX o Scikit-learn.
- Conocimiento de procesos de optimización de modelos para entornos edge (pruning, quantization, knowledge distillation).
- Interés por las tecnologías de computación en el borde y su aplicación en sistemas industriales reales.
- Conocimientos básicos de arquitecturas OT y protocolos industriales (OPC UA, MQTT, etc.).
- Nivel mínimo B2 en inglés.
Condiciones del puesto
- Tipo de contrato: Predoctoral a tiempo completo.
Tipo de puesto: Jornada completa
Ubicación del trabajo: Empleo presencial