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Investigador/a en inteligencia artificial, visión artificial y modelos de lenguaje de gran tamaño

Madrid
buscojobs España
Modelo
Publicada el 16 junio
Descripción

En UDIT entendemos que la investigación es el núcleo que impulsa nuestro avance académico y tecnológico, fomentando una mayor cohesión social y educativa. Desde el Vicerrectorado de Investigación, nos dedicamos a potenciar la investigación, atraer talento investigador y fomentar la excelencia en todas nuestras actividades. Seleccionamos un/a

Investigador/a en Inteligencia Artificial, Visión Artificial y Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)


Funciones:


1. Diseñar, entrenar y optimizar modelos de visión artificial (detección, segmentación, tracking) y LLMs adaptados a dominios específicos.
2. Desarrollar pipelines de datos (ETL, anotación, data-centric AI) y entrenamiento distribuido (GPU / TPU, Horovod, DeepSpeed).
3. Evaluar la robustez, equidad y eficiencia energética de los modelos (pruebas adversariales, métricas de huella de carbono).
4. Colaborar en propuestas Horizon Europe, CDTI y ERC; transferir tecnología a industrias creativas y de fabricación.
5. Publicar resultados en conferencias y journals top-tier (CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS, IEEE TPAMI).
6. Proponer infraestructura de cómputo (clusters GPU, MLOps) y asegurar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos.
7. Dirigir estudiantes de máster / doctorado y formar al equipo en arquitecturas Transformer, diffusion y NeRF.


Requisitos:


Titulación: Doctorado en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o afines.

Publicaciones: 2 artículos JCR / Q1 o conferencias CORE-A, publicados o aceptados en los últimos 5 años.


Experiencia técnica:

* Implementación de CNN / Transformer, LLMs y visión artificial en PyTorch o TensorFlow.
* Uso de frameworks MLOps (MLflow, Kubeflow).


Competencias de datos:

* Gestión de grandes datasets, ética y privacidad, cumplimiento GDPR.


Idiomas:


Inglés C1; español B2 si no es nativo/a.


Otros requisitos deseables:

* ≥ 5 papers top-tier, índice h competitivo, sexenio investigador o acreditación ANECA.
* Contribuciones OSS (HuggingFace, PyTorch), optimización CUDA, quantization, pruning, aprendizaje federado.
* Experiencia en hardware acelerador (NVIDIA Jetson, Edge TPU) y despliegue en tiempo real.
* Certificaciones (Google Cloud ML, AWS Machine Learning, NVIDIA DLI).
* Participación en retos Kaggle / AI4Good premiados.
* Conocimientos de Green AI y métricas de sostenibilidad.


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