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Phd student - machine & deep learning

Murcia (30001)
UCAM Universidad Católica San Antonio de Murcia
Publicada el 26 diciembre
Descripción

¿Te gustaría que tu investigación tuviera un
Todas las habilidades, cualificaciones y experiencia relevantes que necesitará un candidato seleccionado se enumeran en la siguiente descripción.
impacto real en la sostenibilidad y el medio ambiente ? ¿Quieres desarrollar soluciones de
Inteligencia Artificial avanzada
aplicadas a uno de los grandes retos actuales: la agricultura eficiente y sostenible?
UCAM busca incorporar un/a
investigador/a predoctoral
para un proyecto innovador centrado en el diseño de estrategias de gemelos digitales para la gestión inteligente de invernaderos.
El objetivo del proyecto es desarrollar y entrenar
algoritmos avanzados de Machine Learning y Deep Learning
que permitan automatizar procesos agronómicos, optimizar el uso de recursos y maximizar la producción, reduciendo al mismo tiempo el impacto medioambiental.
Funciones y responsabilidades
Diseñar, implementar y entrenar
modelos de Machine Learning y Deep Learning
precisos, robustos y
energéticamente eficientes .
Desarrollar sistemas capaces de
predecir y tomar decisiones en tiempo real
para optimizar recursos y procesos productivos.
Colaborar estrechamente con un
equipo investigador multidisciplinar
en la integración de
gemelos digitales
y tecnologías de automatización agronómica.
Analizar, procesar y explotar
grandes volúmenes de datos experimentales
procedentes de entornos reales de invernaderos.
Documentar avances, resultados y métricas de rendimiento de los modelos desarrollados.
Participar en la
redacción de informes técnicos y publicaciones científicas
derivadas del proyecto.
Perfil buscado
Titulación en
Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Ingeniería Biomédica o áreas afines .
Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o disciplinas relacionadas.
Experiencia (académica o profesional) en el desarrollo y entrenamiento de
modelos de Machine Learning y Deep Learning .
Conocimientos en
optimización de modelos para eficiencia energética y ejecución en tiempo real .
Capacidad analítica y experiencia en el manejo de
grandes conjuntos de datos .
Dominio de herramientas y entornos habituales en IA ( Python, TensorFlow, PyTorch, entre otros).
Actitud proactiva, interés por la
investigación aplicada
y la
transferencia de resultados al entorno real .
¿Qué ofrecemos?
Contrato Predoctoral
en un proyecto de alto impacto tecnológico y medioambiental.
Jornada completa .
Integración en un entorno investigador dinámico, innovador y colaborativo. xqysrnh
Oportunidad de desarrollar una
tesis doctoral
en un área estratégica y de gran proyección.
Participación en un proyecto con clara vocación de
transferencia y aplicación industrial .

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