En UDIT entendemos que la investigación es el núcleo que impulsa nuestro avance académico y tecnológico dando pie a una mayor cohesión social y educativa. Desde el Vicerrectorado de Investigación, nos dedicamos a potenciar la investigación, ser un foco de atracción para el 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) para incorporarse e manera estable a nuestra Institución.
Funciones :
* Diseñar, entrenar y optimizar modelos de visión artificial (detección, segmentación, tracking) y LLMs adaptados a dominios específicos.
* Desarrollar pipelines de datos (ETL, anotación, data‑centric AI) y entrenamiento distribuido (GPU / TPU, Horovod, DeepSpeed).
* Evaluar robustez, equidad y eficiencia energética de los modelos (pruebas adversariales, métricas de huella de carbono).
* Colaborar en propuestas Horizon Europe, CDTI y ERC; transferir tecnología a industrias creativas y de fabricación.
* Publicar resultados en conferencias y journals top‑tier (CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS, IEEE TPAMI).
* Proponer la infraestructura de cómputo (clusters GPU, MLOps) y asegurar buenas prácticas de seguridad y gobierno de datos.
* Dirigir estudiantes de máster / doctorado y formar al equipo en arquitecturas Transformer, diffusion y NeRF.
* Titulación : Doctorado en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o afines, o doctorando / a con defensa prevista en ≤ 3 meses.
* Producción científica : ≥ 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 datasets grandes, ética y privacidad, cumplimiento GDPR.
* Idiomas : Inglés C1; español B2 si no es nativo / a.
Otros requisitos deseables
* 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.
* Sexenio de investigación
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