Ingeniero/a Especialista Senior en Inteligencia Artificial y Percepción para Vehículo Autónomo

Buscamos incorporar un/a Especialista Senior en Inteligencia Artificial y Percepción, con la misión de liderar técnicamente el desarrollo y la evolución de las capacidades del producto ALIVE, la solución de vehículo autónomo de CAF, de percepción del entorno, inteligencia artificial, gestión de datos y posicionamiento. La persona será responsable de transformar algoritmos, modelos y prototipos en componentes software propios, robustos, trazables, desplegables en plataformas embarcadas y reutilizables en distintos programas ferroviarios.

Sea uno de los primeros solicitantes, lea la descripción completa del puesto a continuación y luego envíe su candidatura para que sea considerada.

Buscamos un perfil senior y hands‑on: capaz de definir la solución y tomar decisiones de arquitectura, pero también de programar, entrenar, integrar, probar y resolver problemas sobre datos y sistemas reales.

RESPONSABILIDADES POR PRIORIDADES

Desarrollo técnico de percepción, IA y posicionamiento

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• Diseñar, desarrollar y evolucionar algoritmos de percepción para cámaras, LiDAR, radar y otros sensores, incluyendo detección, clasificación, segmentación, tracking y estimación de distancia o velocidad.
  
• Desarrollar, entrenar, adaptar y validar modelos de machine learning y deep learning, incluyendo fine‑tuning, gestión del domain gap y evaluación por condiciones operacionales u ODD.
  
• Diseñar soluciones de calibración, sincronización, fusión sensorial, SLAM, localización y estimación de pose, combinando cuando proceda GNSS, IMU, odometría, mapas digitales y señales del vehículo.
  
• Evaluar soluciones basadas en IA, deterministas o híbridas, seleccionando la alternativa más adecuada según prestaciones, robustez, explicabilidad, recursos de cómputo y criticidad de la función.
  

Datos y ciclo de vida de modelos

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• Definir estructuras y pipelines para captura, ingestión, almacenamiento, anonimización, etiquetado, curación y explotación de datos multisensor.
  
• Asegurar la trazabilidad y separación de datasets de entrenamiento, validación y ensayo, así como el versionado reproducible de datos, configuraciones, modelos y resultados.
  
• Construir una base tecnológica agnóstica respecto a fabricantes de sensores y modelos, que permita reutilizar datos ferroviarios entre vehículos, configuraciones y explotaciones.
  

Producto software e integración embarcada

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• Convertir desarrollos experimentales en módulos software propios, modulares, documentados, configurables y mantenibles dentro de la arquitectura ALIVE.
  
• Desarrollar principalmente en C++ y utilizar Python cuando resulte adecuado para tratamiento de datos, entrenamiento, automatización y validación.
  
• Integrar y optimizar algoritmos y modelos en Linux, ROS2 y plataformas embebidas o edge, considerando ejecución en tiempo real, latencia, memoria, capacidad de cómputo y consumo.
  
• Definir requisitos, interfaces, baselines, criterios de aceptación y estrategias de V&V; ejecutar pruebas unitarias, de integración, SiL/HiL/ViL, laboratorio y vehículo.
  
• Participar en campañas de captura, pruebas de campo y puesta en servicio, asegurando que el aprendizaje de cada programa retorna al producto común.
  

COMPETENCIAS Y REQUISITOS

Requisitos imprescindibles:

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• Titulación superior en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Electrónica, Robótica, Automática, Matemáticas, Física o formación equivalente.
  
• Experiencia senior y demostrable en visión artificial, percepción, robótica, machine learning o sistemas autónomos, con participación directa en desarrollos reales.
  
• Experiencia práctica con sensórica, procesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos, métricas y depuración de sistemas complejos.
  
• Inglés profesional. Valorable otros idiomas.
  

Conocimientos y experiencia valorables: ROS2; Python; OpenCV; PyTorch o TensorFlow; YOLO, OpenPCDet o MMDetection3D; cámaras, LiDAR y radar; fusión sensorial; SLAM/VIO; GNSS, IMU y odometría; CUDA/TensorRT y plataformas NVIDIA; MLOps y versionado de datos/modelos; datos sintéticos; sistemas ferroviarios o sectores con sistemas críticos; nociones de RAMS, CENELEC y ciberseguridad. Diseño de software modular y mantenible, con buenas prácticas de configuración, pruebas, documentación y control de versiones.

Competencias personales:

Alta capacidad de aprendizaje y resolución de problemas; criterio técnico propio; curiosidad genuina; autonomía y proactividad; capacidad de ejecución y orientación a resultados; rigor, constancia y responsabilidad; mentalidad de producto; disposición para trabajar directamente con código, datos, sensores y pruebas; comunicación clara y colaboración transversal.

¿POR QUÉ CAF?