En Ironhack, en colaboración con programas de formación oficial subvencionada, estamos buscando un/a Formador/a Especialista en Inteligencia Artificial y Machine Learning (Freelance) para liderar el curso: Aplicaciones Industriales de la IA (IFCD0063).
El objetivo es capacitar a los alumnos en los fundamentos de la IA, redes neuronales y su aplicación práctica en entornos industriales utilizando herramientas como Keras y TensorFlow.
Detalles de Horario y Calendario
El curso se divide en dos modalidades para maximizar el aprendizaje:
Sesiones Presenciales (12h): En Diego Lopez Haroko Kale Nagusia, 1, Bilbao.
Aula Virtual Síncrona (28h): Sesiones en remoto en directo.
Días de clase:
de Martes a Jueves de 18:30 a 21:30.
Fechas:
Del 18 de febrero al 24 de marzo de 2026.
*El calendario podrá sufrir modificaciones debido a la disponibilidad del centro.
Requisitos Académicos y Profesionales (Excluyentes)
Para cumplir con la normativa de formación oficial, los candidatos deben acreditar:
Formación Académica (Al menos uno):
Licenciatura, Ingeniería, Arquitectura o Grado equivalente.
Diplomatura, Ingeniería Técnica, Arquitectura Técnica o Grado equivalente.
Técnico Superior de la familia profesional Informática y Comunicaciones.
Certificado de Profesionalidad de Nivel 3 de la familia profesional Informática y Comunicaciones.
Experiencia Cualificado:
Con titulación:
Mínimo 1 año de experiencia en el ámbito de Informática y Comunicaciones.
Sin titulación:
Mínimo 3 años de experiencia en el ámbito de Informática y Comunicaciones.
Competencia Docente (Al menos uno):
CAP / Máster en Formación del Profesorado.
Certificado de Profesionalidad de Docencia de la Formación Profesional para la Ocupación (SSCE0110).
Acreditar una experiencia docente mínima de 600 horas en los últimos 10 años.
Responsabilidades y Contenidos a Impartir
El formador será responsable de cubrir los tres módulos del programa oficial para un total de 15 alumnos:
Módulo 1:
Evolución histórica de la IA y Machine Learning (Introducción y aproximación al Deep Learning).
Módulo 2:
Fundamentos de Redes Neuronales (Estructuras y tipos de redes comunes).
Módulo 3:
Ejercicios prácticos con Keras / TensorFlow (Implementación de modelos para optimización industrial).
Competencias Deseadas
Dominio práctico de librerías de Python para IA.
Capacidad para explicar conceptos complejos de forma sencilla y aplicada a la industria.
Habilidades de gestión de grupos tanto en presencial como en entornos virtuales (Zoom/Teams).