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Oferta de Trabajo  Código: 52440  

Puesto: Investigador Predoctoral en Machine Learning

Función: Entrenamiento de modelos de Deep Learning y generativos - Diseño y entrenamiento de arquitecturas de Deep Learning para aprendizaje multimodal - Desarrollo de una arquitectura para la detección y perfilado de actores maliciosos en redes sociales.
Empresa: UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID Nº de Plazas: 1
Referencia: XAI-DISINFO 02 Publicada el 18/3/2024 Publicada hasta el 10/4/2024
Tipo de Contrato: Contrato temporal Dedicación: Jornada completa Remuneración Bruta (euros/año): 25000
Localidad: Madrid Provincia: Madrid Disponibilidad para viajar: Sin especificar
Fecha de Incorporación: 03/05/2024 Fecha de Finalización: 30/11/2024

Nivel Académico
Master  

Titulación Académica
Ingeniería Informática (Titulación Universitaria)

Áreas tecnológicas
P-07 Informática

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

Conocimientos de Informática  
- Conocimientos de programación en Python
- Conocimientos avanzados de Machine y Deep Learning
- Máster en Ingeniería Informática/Inteligencia Artificial/Ciencia de datos o similar

Otros

REQUERIMIENTOS ESPECIFICOS/SPECIFIC REQUIREMENTS:

- Interés por la investigación en el terreno de la Inteligencia Artificial

- Interés por realizar el doctorado en Inteligencia Artificial

BENEFICIOS/BENEFITS:

Posibilidad de teletrabajo parcial

CRITERIOS Y PROCESO DE SELECCIÓN/ELIGIBILITY CRITERIA AND SELECTION PROCESS

Se aplican las pautas establecidas en el proceso de selección del nuevo Reglamento para el proceso de selección y contratación del personal investigador, personal técnico y personal gestor relacionado con la investigación de la Universidad Politécnica de Madrid, aprobado en la UPM.

La valoración de los candidatos se realizará en 3 fases:

 -  Fase 1: Adecuación a la posición en función del CV

-  Fase 2: Prueba técnica y presentación de la misma

-  Fase 3: Entrevista personal

COMENTARIOS ADICIONALES/ADDITIONAL COMMENTS:

Este contrato es parte del proyecto PLEC2021‐ 007681, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea-NextGenerationEU/PRTR