Phd Student - Machine & Deep Learning

UCAM Universidad Católica San Antonio de Murcia; Madrid; Presencial; EUR 50.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una universidad de investigación busca un/a investigador/a predoctoral para desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la agricultura sostenible. Las funciones incluyen diseñar modelos de Machine Learning, optimizar recursos en invernaderos y colaborar en un entorno dinámico. Se requiere titulación en áreas como Ingeniería Informática y experiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos. Se ofrece un contrato completo en un proyecto de alto impacto tecnológico.

Servicios

Oportunidad de desarrollar una tesis doctoral

Integración en un entorno investigador innovador

Contrato de alto impacto tecnológico

Formación

• Formación en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o ámbitos relacionados.
• Experiencia en programación de modelos de IA.
• Interés por la investigación aplicada.

Responsabilidades

• Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
• Desarrollar sistemas para decisiones en tiempo real.
• Colaborar con un equipo multidisciplinar.

Conocimientos

Desarrollo de modelos de Machine Learning

Desarrollo de modelos de Deep Learning

Optimización de modelos

Manejo de grandes conjuntos de datos

Programación en Python

Uso de TensorFlow

Uso de PyTorch

Educación

Titulación en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o áreas afines

Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial

Descripción del empleo

Te gustaría que tu investigación tuviera un 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 la 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.
• 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.