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Oferta de Trabajo  Código: 51485  

Puesto: Developer in an Artificial Intelligence applied to energy efficiency project

Función: Creación de una librería de procesos de optimización para la selección y catalogación de materiales de construcción para el desarrollo de viviendas más sostenibles y que hagan un mejor uso de los recursos.
Empresa: UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID Nº de Plazas: 1
Referencia: HRS2023/681 Publicada el 20/12/2023 Publicada hasta el 04/01/2024
Tipo de Contrato: Contrato temporal Dedicación: Jornada completa Remuneración Bruta (euros/año): 34.863,85
Localidad: Boadilla del Monte Provincia: Madrid Disponibilidad para viajar: Sin especificar
Fecha de Incorporación: 15/01/2024 Fecha de Finalización: 10 meses/months

Nivel Académico
Ingeniero Superior/Licenciado  
Grado  

Titulación Académica
Ingeniería Informática (Titulación Universitaria)

Áreas tecnológicas
V-06 Inteligencia Artificial

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

Conocimientos de Informática  
Se valorarán los siguientes conocimientos:
- Algoritmos de Machine Learning
- Algoritmos Evolutivos
- Sistemas de Optimización
- Sistemas de Simulación Multiagente

The following skills will be an asset:
- Machine Learning algorithms
- Evolutionary Algorithms
- Optimization systems
- Multi-agent simulation systems


Experiencia



Otros

REQUERIMIENTOS ESPECIFICOS/SPECIFIC REQUIREMENTS:

El desarrollo de los algoritmos de llevará a cabo en los lenguajes Python y/o C# dependiendo de las necesidades de integración final de los demostradores software.
The development of the different algorithms will be carried out in Python and/or C#, depending on the specific integration needs of the software demonstrators.

COMENTARIOS ADICIONALES/ADDITIONAL COMMENTS: 

El puesto se encuadra en un proyecto que surge como una colaboración de la ETS de Ingenieros Informáticos y la ETS de Arquitectura de la UPM y la empresa Lurtis Rules. Su objetivo es la creación de distintas herramientas para la clasificación y selección de un catálogo de materiales de construcción aplicando técnicas de Machine Learning, Optimización y Simulación de Agentes.
Para el desarrollo de los objetivos de investigación se propone desarrollar nuevos algoritmos de optimización basados en el framework de optimización MOS (Multiple Offspring Sampling) y modelos híbridos de Machine Learning que permitan sacar el mayor provecho posible a los simuladores físicos de eficiencia energética con el objeto de mejorar el rendimiento y la huella de carbono de las nuevas edificaciones o de la remodelización de viviendas actuales.