Estamos buscando una persona proactiva y entusiasta por la tecnología, con un perfil investigador para realizar una Tesis Doctoral en el marco de Edge-to-Cloud Continuum. El objetivo de esta tesis es diseñar y desarrollar estrategias de orquestación inteligente de cargas de trabajo en entornos edge-to-cloud distribuidos, teniendo en cuenta tanto las características del entorno (disponibilidad de los recursos y capacidad de cómputo, latencia y conectividad, costes y consumo energético...) como el contexto de la aplicación (prioridad, criticidad, privacidad, requisitos de latencia o seguridad). La propuesta abarca escenarios heterogéneos que integran infraestructuras cloud públicas (como AWS o Azure), entornos on-premises (por ejemplo, clústeres de Kubernetes en local) y dispositivos edge con recursos limitados (por ejemplo, Jetson Orin Nano o Raspherry Pi). Asimismo, se abordará el reto de la orquestación multi-cloud, considerando la interoperabilidad y la gestión dinámica de recursos entre distintos proveedores. Se explorarán enfoques de orquestación basados en inteligencia artificial, planificación distribuida y políticas adaptativas que permitan desplegar dinámicamente las cargas de trabajo en los nodos más adecuados en cada momento. Se analizarán arquitecturas de orquestación distribuida, que no dependan exclusivamente de un nodo centralizado, fomentando así la resiliencia, la tolerancia a fallos y la capacidad de actuar de forma proactiva o preventiva ante cambios en el contexto o degradaciones del sistema. Además, se prestará especial atención a la capacidad de salir temporalmente de un clúster o entorno, gestionar conectividad interrumpida (por ejemplo, cuando un nodo pierda conexión durante un corto periodo) y volver a integrarse sin interrumpir la carga de trabajo, permitiendo reanudar la comunicación y reportar resultados de manera continua. Se explorarán también mecanismos basados en algoritmos de consenso para garanti