Application of Quantum Computing to Machine Learning in Railway Digital Twins

Tecnun - Universidad de Navarra; San Fernando; Presencial; EUR 25.000 - 35.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

La Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra busca un candidato para una tesis doctoral enfocada en computación cuántica aplicada a Machine Learning en el sector ferroviario. Se ofrece un contrato inicial de un año, con posibilidad de prórroga, y formación en diversas áreas relacionadas. Se requiere un máster en ingeniería y conocimientos en programación y Machine Learning.

Servicios

Formación en Computación Cuántica

Actividades para desarrollo personal

23 días laborables de vacaciones

Formación

• Máster en Ingeniería Industrial o Mecánica requerido.
• Inglés fluido es necesario.

Responsabilidades

• Desarrollar una tesis sobre computación cuántica en Machine Learning.
• Colaborar con CAF I+D en la investigación.

Conocimientos

Machine Learning

Deep Learning

Programming

Teamwork

Educación

Máster en Ingeniería Industrial

Máster en Ingeniería Mecánica

Herramientas

Python

Matlab

Descripción del empleo

El Departamento de Ingeniería Mecánica y Materiales de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra (Tecnun) busca un candidato para realizar una tesis doctoral centrada en explorar la utilización de la computación cuántica para la resolución de algoritmos de Machine Learning presentes en el sector ferroviario.

En un primer momento, se realizará un análisis de las aplicaciones y algoritmos más relevantes (como quantum machine learning, optimización, etc.) y del impacto potencial de la tecnología cuántica en el grupo CAF, considerando sus necesidades actuales y futuras.

Luego, se seleccionará Quantum Machine Learning como campo de aplicación, debido a su relación con estudios de redes neuronales en curso en otra tesis doctoral. El candidato trabajará en transformar el problema industrial real en un marco adecuado para ordenadores cuánticos y en su resolución posterior. Es probable que el problema deba ser simplificado para este propósito, pero esto permitirá definir requisitos para su uso futuro.

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

Se ofrece:

• Contrato de 1 año, prorrogable por 3 años más.
• Formación en aspectos generales de Computación Cuántica y Quantum Machine Learning.
• Uso de diferentes tipos de redes neuronales para resolver problemas reales en ingeniería.
• Formación en sistemas ferroviarios y modelos físicos asociados.
• Actividades para el desarrollo científico, profesional y personal.

Jornada laboral:

• Horario de invierno: 7,75 horas diarias.
• Horario de verano: 5,5 horas diarias desde el 15 de junio hasta el 31 de agosto.

Vacaciones: 23 días laborables + Navidad (24 de diciembre al 2 de enero).

Requisitos:

• Máster en Ingeniería Industrial o Mecánica. Se valorarán perfiles de otros másteres en ingeniería con sólida base matemática.
• Idiomas: Inglés.
• Software: Python y Matlab.
• Conocimientos en programación, Machine Learning y Deep Learning.
• Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares.

Fecha cierre de oferta: 30/06/2025.

Fecha de incorporación: lo antes posible.