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Oferta de Trabajo  Código: 48542  

Puesto: Investigador Doctor

Función: Biometría de trastornos neurológicos; Cribado y evaluación del párkinson; Machine learning confiable y robusto; intepretabilidad y equidad de la inteligenica artificial; mejroa de la eficiencia en dominios de bajos recursos; Procesado de señal
Empresa: UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID Nº de Plazas: 2
Referencia: HRS2023/183 Publicada el 17/3/2023 Publicada hasta el 10/04/2023
Tipo de Contrato: Contrato temporal Dedicación: Jornada completa Remuneración Bruta (euros/año): 42.000
Localidad: Madrid Provincia: Madrid Disponibilidad para viajar: Si, Internacional
Fecha de Incorporación: 25/04/2023 Fecha de Finalización: 12 meses

Nivel Académico
Doctor  

Titulación Académica
Ingeniería Informática (Titulación Universitaria)
  Ingeniería

Áreas tecnológicas
A-032 Bioingeniería

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

Experiencia
Experiencia en la enfermedad de Parkinson.

Experience about Parkinson's Disease

Otros

HABILIDADES-CUALIFICACIONES/SKILLS-QUALIFICATIONS: 

Experiencia en el desarrollo de algoritmos para procesamiento de señales e imágenes médicas.

Un excelente registro de publicaciones científicas.

Fuertes habilidades de trabajo en equipo y capacidad para trabajar en colaboración en un entorno interdisciplinar.

Buena capacidad de comunicación

Gran experiencia con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo 

 

Experience in the development of algorthms for medical signal and image processing. 

An excellent record of scientific publications 

Strong teamwork skills, and ability to work collaboratively in an interdisciplinary environment

Good communication skills

Strong experience with machine learning and deep learning

COMENTARIOS ADICIONALES/ADDITIONAL COMMENTS: 

El contrato está enmarcado en el proyecto TED2021-131688B-I00 financiado por  MCIN/AEI/10.13039/501100011033, y por European Union NextGenerationEU/PRTR   

This position is framed in the project TED2021-131688B-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, and by the European Union NextGenerationEU/PRTR