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- Nível AcadémicoMaster- Titulación AcadémicaIngeniería Informática (Titulación Universitaria)- Áreas tecnológicasP-07 Informática- IdiomasIdioma: InglésNível Lectura: AltoNível Escrito: AltoNível 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 similarOtros- REQUERIMIENTOS ESPECIFICOS/SPECIFIC REQUIREMENTS:- Interés por la investigación en el terreno de la Inteligencia Artificial- Interés por realizar el doctorado en Inteligencia ArtificialBENEFICIOS/BENEFITS:Posibilidad de teletrabajo parcialCRITERIOS Y PROCESO DE SELECCIÓN/ELIGIBILITY CRITERIA AND SELECTION PROCESSSe 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.- Fase 1: Adecuación a la posición en función del CV- Fase 2: Prueba técnica y presentación de la misma- Fase 3: Entrevista personalCOMENTARIOS 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