Estamos buscando un AYUDANTE DE INVESTIGACIÓN para el proyecto de código PEJ-2023-AI/COM-28493, y de Título: "Estudio y Desarrollo de Funciones Núcleo utilizando Polinomios Ortogonales y su Aplicación en el Análisis de Datos" en el Grupo AnFAO (Análisis Funcional: teoría asintótica y ortogonalidad ), dentro del Departamento de Física y Matemáticas en la Universidad de Alcalá (UAH). El AI colaborará directamente con el Investigador Principal, enfocándose en el análisis de datos, el desarrollo de CDKernels para ML y QML, y la publicación de resultados en revistas indexadas en JCR.
Objetivos de la actividad: -Carrera de investigación: Iniciar y desarrollar una carrera de investigación en ML, QML y Aprendizaje Estadístico, con la posibilidad de comenzar una Tesis Doctoral. -Análisis Exploratorio de Datos: Realizar un análisis de datos exhaustivo para su implementación en técnicas de ML y QML. -Desarrollo de CDKernels: Construir núcleos Christoffel-Darboux para un deep learning. -Evaluación y Comparación de Algoritmos: Evaluar y comparar algoritmos de aprendizaje en ML y QML, interpretando críticamente los resultados. -Colaboración y Publicación Científica: Trabajar con otros investigadores, redactar y publicar artículos científicos en revistas especializadas. -Colaboración Externa: Establecer conexiones con universidades, instituciones y empresas interesadas en desarrollar técnicas de análisis de datos.
Requisitos: -Es esencial tener un amplio conocimiento previo en computación cuántica. -Se valorará haber completado un máster en computación cuántica. -Se apreciará expresar interés en iniciar una Tesis Doctoral en el tema de investigación. -Se valorará mucho la programación en R, Matlab, Python y IBM Quantum Composer. -Preparación de informes científicos.
Plan de formación: Participación en talleres, seminarios, reuniones regulares con el tutor y el Grupo AnFAO (Análisis Funcional: teoría asintótica y ortogonalidad), y presentaciones en seminarios dentro del Departamento de Física y Matemáticas de la Universidad de Alcalá.