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Oferta de Trabajo  Código: 41895  

Puesto: Investigador especialista en Electrocardiograma

Función: Análisis de registros de monitorización prolongada en ECG mediante herramientas software. Diseño de algoritmos para el acondicionamiento de datos. Reconocimiento de patrones en registros ECG mediante aprendizaje automático.
Empresa: Universidad de Alcalá Nº de Plazas: 1
Referencia: EPU-INV/2020/002 Publicada el 21/11/2021 Publicada hasta el 06/12/2021
Tipo de Contrato: Plazas de excelencia de profesores titulares Dedicación: Jornada completa Remuneración Bruta (euros/año): 21000
Localidad: Alcalá de Henares Provincia: Madrid Disponibilidad para viajar: Sin especificar
Fecha de Incorporación: 1 de enero de 2022 Fecha de Finalización: 12 meses (hasta 31 de diciembre de 2022)
Enlace URL: www.uah.es/es/estudios/profesor/Manuel-Blanco-Velasco/

Nivel Académico
Master  

Titulación Académica
  Máster en Investigación e Innovación Computacional y Sistemas Interactivos

Áreas tecnológicas
P-16 Telecomunicaciones
V- Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Idiomas
Idioma: Inglés Nivel Lectura: Alto Nivel Escrito: Alto Nivel Conversación: Alto

Conocimientos de Informática  
Matlab, Python, Latex y herramientas colaborativas (GitHub, Overleaf)

Experiencia
Es necesario acreditar experiencia previa en procesado de señal en el área de electrocardiografía y en la aplicación de métodos de Machine Learning y Deep Learning en esta misma área.

Otros

Las solicitudes serán juzgadas por concurso de méritos a través de una comisión formada por miembros del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad de Alcalá. Como criterios de selección se tendrán en cuenta:

  1. El expediente académico.
  2. Experiencia investigadora para el desempeño de las tareas a desarrollar en el proyecto y que se concretan en las siguientes habilidades: procesado de señales ECG; aplicación de métodos avanzados como la transformada Wavelet, Empirical Mode Decomposition, filtrado adaptatico, etc; conocimiento y aplicación de métodos de aprendizaje automático, concretamente de redes recurrentes, autoencoders y métodos de Active Learning.

Además del CV preceptivo, de debe entregar:

  • Un listado de notas del máster.
  • Una breve descripción de la experiencia del candidato en el área temática del proyecto: Ingeniería Biomédica y el Tratamiento de Señales.

Esta información adicional deberá remitirse a la siguiente dirección de correo: manuel.blanco@uah.es