Doctorado Industrial

hace 4 semanas


España Delectatech A tiempo completo

¿En qué consiste el proyecto?
Deep Learning for Multilingual Aspect based Sentiment Analysis: A Transfer Learning approach

DELECTATECH es una startup que ha sido galardonada múltiples veces por su apuesta en aplicar innovadoras técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) como Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) y Deep Learning en el campo del Food Service para crear el mayor sistema experto especializado en hostelería y alimentación.

El objetivo de la empresa es proporcionar información actualizada casi en tiempo real a proveedores, cadenas y restaurantes, para ayudarles a adaptarse y reinventarse en un escenario tan incierto como el sector HORECA.
En un momento en que el mundo de la inteligencia artificial está cambiando a pasos agigantados, desde DELECTATECH queremos aprovechar estos avances en el estado del arte para llevar nuestra tecnología a un nível superior. Por ello, estamos buscando realizar un doctorado industrial en colaboración con el laboratorio LaSTUS del grupo TALN de procesamiento de lenguaje natural de la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona) para poner a su disposición todo nuestro expertise, datos y tecnología para investigar y desarrollar mejoras significativas en técnicas avanzadas de PLN, y así llevarlas a un mercado tan importante a nível mundial como es el Food Service.

La duración del doctorado es de 3 años con posibilidad de prorrogar por un cuarto año.

¿Qué condiciones tiene este Doctorado Industrial?
- Salario bruto anual: 22.000€
- Bolsa de 3.600€ anuales para cubrir gastos de matrícula universitaria, asistencia a seminarios y congresos, cursos de formación y/o publicación de artículos.

¿Qué perfil deberías tener para sentirte cómodo/a en este proyecto? Máster en PLN, Machine Learning o Data Science y experiência con librerías de software de Deep Learning.
Será muy positivo que domines el español y un segundo idioma (francés, catalán, inglés, etc.)

**Más información**:
**Programa de doctorado**:



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