Programa Atracción del Talento Investigador CM (César Nombela 2023)

Offer Description
Desarrollo de modelos de aprendizaje para series temporales de alta dimensión no supervisados basados en modelos generativos profundos. Aplicación al modelado de señales de comunicaciones inalámbricas.
Where to apply Website
Requirements
Research Field Engineering » Communication engineering Education Level Bachelor Degree or equivalent
Skills/Qualifications
Máster Universitario en Matemática Aplicada y Computacional
Specific Requirements
- Se valorará positivamente haber cursado un grado relacionado con la ingeniería de datos.
En particular, asignaturas de métodos numéricos, procesado estadístico de señal,
aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis bayesiano, aprendizaje automático
en salud, entre otras.
- Se valorará estar cursando un máster en matemática computacional o similar.
- Conocimientos en modelado generativo de series temporales. En particular, experiencia en
metodologías tipo modelos de difusión y variational autoencoders.
- Haber participado en proyectos de investigación relacionados con el aprendizaje
automático y modelado generativo.
- Conocimientos de inglés avanzado. Se valorarán conocimientos en otros idiomas.
(Certificable)
- Conocimientos en Python, R, Javascript, C++ avanzado, Dockers, Visual Studio,
Git/Github
Research Field Engineering » Communication engineering
Additional Information
Selection process
Para ser admitido/a a este proceso de selección, es imprescindible presentar la candidatura a la convocatoria publicada en la UC3M ( ), con referencia C/2024/403
Additional comments
El presente contrato está financiado por la Comunidad de Madrid, en el marco de la Convocatoria 2023 de ayudas destinadas a la Atracción de Talento investigador, César Nombela. Expediente número: 2023-T1/COM-29065 Website for additional job details
Work Location(s)
Number of offers available 1 Company/Institute Universidad Carlos III de Madrid Country Spain Geofield
Contact State/Province
Madrid City
Leganés Website
Street
Avda. de la Universidad, Nº30 Postal Code
28911
STATUS: EXPIRED
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Fecha de publicación: 14/10/2024