Application of Quantum Computing to Machine Learning in Railway Digital Twins

University of Navarra Finance Society; Donostia/San Sebastián; Presencial; EUR 16.000 - 20.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

La Universidad de Navarra busca un candidato para realizar una tesis doctoral sobre computación cuántica aplicada al sector ferroviario. Esta posición ofrece formación en Quantum Machine Learning y actividades para el desarrollo personal y científico. Se requiere un máster en áreas de ingeniería y conocimientos en programación, además de inglés. La colaboración con CAF I+D proporciona una experiencia única en un campo innovador.

Servicios

Contrato de 1 año, prorrogable por 3 años.

Formación en Computación Cuántica y Machine Learning.

Vacaciones: 23 días laborables + Navidad.

Horario laboral flexible entre invierno y verano.

Formación

• Máster en Ingeniería Industrial, Mecánica o sólida base matemática.
• Inglés fluido.
• Conocimientos en programación, Machine Learning y Deep Learning.

Responsabilidades

• Desarrollo de tesis sobre computación cuántica en ámbitos ferroviarios.
• Análisis de aplicaciones y modelos de computación cuántica.
• Colaboración con CAF I+D en investigaciones.

Conocimientos

Programación

Machine Learning

Deep Learning

Trabajo en equipo multidisciplinar

Educación

Máster en Ingeniería Industrial o Mecánica

Herramientas

Python

Matlab

Descripción del empleo

Tecnun - Escuela de Ingeniería - Universidad de Navarra

Tecnun - Escuela de Ingeniería, perteneciente a la Universidad de Navarra, busca contribuir a la formación profesional, científica y humana de futuros ingenieros. Desde su creación en 1961, mantiene un equilibrio entre docencia, investigación y servicio a la sociedad.

Dispone de dos campus: uno en el campus de Ibaeta con laboratorios y edificios docentes, y otro en el Parque Tecnológico de Miramón con aulas y laboratorios de Electricidad, Electrónica y Comunicaciones.

Descripción de la oferta

El Departamento de Ingeniería Mecánica y Materiales busca un candidato para realizar una tesis doctoral centrada en la utilización de la computación cuántica para resolver algoritmos de Machine Learning en el sector ferroviario.

Se realizará un análisis de aplicaciones relevantes y del impacto de la tecnología cuántica en el grupo CAF. Posteriormente, se enfocará en Quantum Machine Learning, transformando problemas industriales reales a modelos de computación cuántica y resolviéndolos, aunque probablemente simplificados.

La tesis se realizará en colaboración con CAF I+D.

Se Ofrece

• Contrato de 1 año, prorrogable por 3 años más.
• Formación en aspectos de Computación Cuántica, Quantum Machine Learning, redes neuronales y sistemas ferroviarios.
• Actividades para el desarrollo científico, profesional y personal.
• Horario laboral: invierno 7,75h diarias; verano 5,5h diarias (junio a agosto); viernes con opción a jornada continua en verano.
• Vacaciones: 23 días laborables + Navidad (24 dic - 2 ene).

Requisitos

• Máster en Ingeniería Industrial, Mecánica o perfiles con sólida base matemática en otros másteres en ingeniería.
• Idiomas: inglés.
• Software: Python y Matlab.
• Conocimientos de programación, Machine Learning y Deep Learning.
• Capacidad de trabajo en equipo multidisciplinar.

Información adicional

• Fecha cierre de oferta: 30/06/2025.
• Incorporación: lo antes posible.