Research support technician 2025 / CP / 082

University of A Coruña; Murcia; Presencial; EUR 20.000 - 30.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

La Universidad de A Coruña busca un Investigador en Ingeniería, perfil R1, para trabajar a tiempo parcial en el área de Ciencias de la Computación y Tecnología de la Información. La posición implica el desarrollo de herramientas avanzadas para la clasificación de objetos astronómicos utilizando técnicas de aprendizaje profundo y análisis de datos, contribuyendo a un proyecto innovador en el campo de la astronomía. Se requiere título en informática y experiencia específica en análisis de datos.

Formación

• Experiencia en análisis de datos de Gaia, especialmente en el procesamiento espectral.
• Conocimientos de inglés: B2, C1 preferido.
• Experiencia relevante en proyectos de investigación.

Responsabilidades

• Desarrollo de herramientas para la validación de clasificación de objetos astronómicos.
• Desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo para mejorar la parametrización de estrellas.
• Generación de documentación para el proyecto.

Conocimientos

Conocimientos en inteligencia artificial

Clasificación y agrupamiento de datos

Procesamiento de datos espectrales

Educación

Título en ingeniería informática

Máster relacionado con el campo

Descripción del empleo

Organisation / Company : University of A Coruña

Research Field : Engineering >

Researcher Profile : First Stage Researcher (R1)

Positions : Bachelor Positions

Country : Spain

Application Deadline : 21 May 2025 - 15 : 00 (Europe / Brussels)

Type of Contract : Permanent

Job Status : Part-time

Offer Starting Date : 1 Sep 2025

Funding : Not funded by an EU programme

Reference Number : 2025 / CP / 082

Research Title : AXUDAS PARA A CONSOLIDACIÓN E ESTRUTURACIÓN DE UNIDADES DE INVESTIGACIÓN COMPETITIVAS. GPC

Offer Description

Research line : Computer Science and Information Technology

Location & Schedule : CITIC - Monday to Friday : 10 : 30 - 14 : 00h

Tasks to Perform

• Development of tools for validation of unsupervised classification of astronomical objects observed by Gaia within the DPAC consortium and CU8 unit.
• Validation of star parameterization results using Gaia RVS data, including external validation with astronomical sources and internal validation considering observational and neural network errors, as well as quantification of confidence intervals and studies of objects with anomalous chemical abundances.
• Development of deep learning techniques for reducing data dimensionality to enhance star parameterization.
• Development of generative deep learning methods for classifying non-parameterized sources and improving existing star data.
• Estimation of errors in distances derived from parallaxes using Bayesian statistics.
• Support in generating documentation for the project.

1. Academic record : Degree in computer engineering (1 point), master's related to the field (1 point).

2. Knowledge of English : B2=0.25 points; C1=0.5 points; C2=1 point.

3. Relevant work / research experience : including scholarships, research projects, publications, contracts, patents, and software registrations.

4. Experience with Gaia data analysis, especially spectra processing and high-resolution stellar spectra analysis.

5. Internationalization activities : participation in scientific meetings, research stays, training schools, dissemination activities.

6. Specific experience in AI, deep learning, classification, and clustering in Big Data Astronomy.

Note : The position may be vacated if no candidate scores above 6 points.

Selection Process

Apply via UDC online services, addressing applications to the Office of the Vice-Rectorate for Research and Transference, including the call reference. Deadline : 5 working days after publication.

Additional Requirements

Documents needed : ID, degree certificate, CV, declarations of eligibility and data veracity. For international candidates, contact for instructions.

J-18808-Ljbffr

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