Requirements: Spanish
Company: UDIT, Universidad de Diseo, Innovacin y Tecnologa
Region: Madrid , Community of Madrid
En UDIT entendemos que la investigacin es el ncleo que impulsa nuestro avance acadmico y tecnolgico dando pie a una mayor cohesin social y educativa. Desde el Vicerrectorado de Investigacin, nos dedicamos a potenciar la investigacin, ser un foco de atraccin para el talento investigador y fomentar la excelencia en todas nuestras actividades.
Seleccionamos un/a Investigador/a en Inteligencia Artificial, Visin Artificial y Modelos de Lenguaje de Gran Tamao (LLMs) para incorporarse e manera estable a nuestra Institucin.
Funciones:
- Disear, entrenar y optimizar modelos de visin artificial (deteccin, segmentacin, tracking) y LLMs adaptados a dominios especficos.
- Desarrollar pipelines de datos (ETL, anotacin, datacentric AI) y entrenamiento distribuido (GPU/TPU, Horovod, DeepSpeed).
- Evaluar robustez, equidad y eficiencia energtica de los modelos (pruebas adversariales, mtricas de huella de carbono).
- Colaborar en propuestas Horizon Europe, CDTI y ERC; transferir tecnologa a industrias creativas y de fabricacin.
- Publicar resultados en conferencias y journals toptier (CVPR, ICCV, ACL, NeurIPS, IEEE TPAMI).
- Proponer la infraestructura de cmputo (clusters GPU, MLOps) y asegurar buenas prcticas de seguridad y gobierno de datos.
- Dirigir estudiantes de mster/doctorado y formar al equipo en arquitecturas Transformer, diffusion y NeRF.
Requisitos:
- Titulacin: Doctorado en Informtica, Telecomunicaciones, Matemticas o afines, o doctorando/a con defensa prevista en 3 meses.
- Produccin cientfica: 2 artculos JCR/Q1 o conferencias COREA* publicados o aceptados en los ltimos 5 aos.
- Experiencia tcnica: Implementacin de CNN/Transformer, LLMs y visin artificial en PyTorch o TensorFlow; uso de frameworks MLOps (MLflow, Kubeflow).
- Competencias de datos: Gestin de datasets grandes, tica y privacidad, cumplimiento GDPR.
- Idiomas: Ingls C1; espaol B2 si no es nativo/a.
Otros requisitos deseables
- 5 papers toptier, ndice h competitivo, sexenio investigador o acreditacin ANECA.
- Contribuciones OSS (HuggingFace, PyTorch), optimizacin CUDA, quantization, pruning, aprendizaje federado.
- Experiencia en hardware acelerador (NVIDIA Jetson, Edge TPU) y despliegue en tiempo real.
- Certificaciones (Google Cloud ML, AWS Machine Learning, NVIDIA DLI).
- Participacin en retos Kaggle/AI4Good premiados.
- Conocimientos de Green AI y mtricas de sostenibilidad.
- Sexenio de investigacin