Investigador/a Análisis de Series Temporales

**QUIÉNES SOMOS**

AZTI somos un centro científico y tecnológico que desarrolla proyectos de investigación y transformación en el ámbito marino y alimentario, para aportar productos y tecnologías de alto impacto con organizaciones alineadas con los ODS 2030 de Naciones Unidas. Somos miembros de Basque Research and Technology Alliance (BRTA).

Como parte de AZTI, formarás parte de un equipo ágil, dinámico e innovador, y fuertemente comprometido con la investigación y la aportación de valor a la sociedad.

Trabajarás en un entorno donde el medio ambiente, la investigación y la tecnología son las bases de nuestro día a día.

Nuestro propósito es impulsar un cambio positivo para el futuro de las personas, contribuyendo a una sociedad saludable, sostenible e íntegra.

**TU IMPACTO**

Con tu trabajo, dentro del área de Investigación de Gestión Pesquera sostenible de Fundación AZTI, contribuirás a evaluar las poblaciones de túnidos en los diferentes océanos del mundo, con prioridad en el Atlántico y el Índico, y a sentar las bases científicas para mejorar su gestión.

Contribuirás a reforzar el liderazgo de AZTI en las evaluaciones de poblaciones de túnidos en ICCAT e IOTC, en el desarrollo de Evaluaciones de Estrategias de Ordenación (MSE) para estas poblaciones y en la obtención de índices de abundancia a partir de datos acústicos (sonar y ecosondas) y pesqueros (CPUE).

**TU PUESTO**:
Como Investigador/a en el área de investigación de Gestión Pesquera sostenible - Túnidos, dentro del equipo de evaluación de stocks y consejo de gestión, te encargarás a nível técnico de las tareas relacionadas con el desarrollo de índices de abundancia, dependientes e independientes de la pesquería y evaluación de poblaciones de túnidos en los diferentes océanos, con prioridad en el Atlántico e Indico.

Serás responsable de:

- Obtener índices de abundancia de las tres especies de túnidos tropicales a partir de los registros acústicos de las boyas asociadas a los FADs, y de atún rojo a partir de registros acústicos de sonar y sonda científica obtenidos en la campaña BFTIndex.
- Obtener índices de abundancia de las tres especies de túnidos tropicales y del atún blanco del Atlántico Norte a partir de información comercial, captura y esfuerzo pesquero.
- Diseñar estrategias para futuras recogidas de información que soporten los índices de abundancia.
- Colaborar en la evaluación de stocks de túnidos templados (Atlántico norte) y tropicales (todos los océanos)
- Colaborar en el desarrollo de las MSE de túnidos templados (Atlántico norte) y tropicales (todos los océanos)

**TITULACIÓN**:
Titulación académica
- Titulado Superior en Facultad de Ciencias (Ciencias Matemáticas, Estadísticas, Biológicas, Ciencias del Mar), Ingeniero Superior u otras de igual o similar naturaleza.

**CONOCIMIENTOS**:

- Título de Doctor/a. Preferentemente en temáticas relacionadas con el ámbito de la plaza
- Conocimiento de Inglés hablado y escrito a nível de traducción, comprensión y expresión oral. (B2)

**EXPERIENCIA**:

- Recorrido profesional mínimo de 3-4 años en puestos asociados con la gestión, mejora y automatización / digitalización de procesos y proyectos en diferentes entornos de negocio (preferiblemente asociados a la I+D+i o proyectos de ingeniería), habiendo trabajado en equipos y culturas ágiles e innovadoras.
- Experiência probada (2 años) en el análisis de series temporales.
- Experiência probada (2 años) en programación en al menos uno de los siguientes lenguajes de programación: R, C++ o Python
- Experiência probada (2 años) en la participación dentro de proyectos de I+D
- Experiência en métodos estadísticos para análisis espacial de los datos: GLM, GAM o INLA

**SE VALORARÁ: (adicionalmente, se valorarán los siguientes conocimientos / experiências**:

- Trayectoria investigadora en centros privados o públicos (contratos y/o becas de investigación anteriores).
- Conocimientos demostrados en Informes Técnicos, Publicaciones científicas y Ponencias a congresos a partir de los resultados de proyectos participados.
- Publicaciones científicas y comunicaciones sobre el tema.
- Estancias en centros de investigación y/o tecnológicos extranjeros.
- Conocimientos en la metodología machine learning.
- Conocimientos de Euskara hablado y escrito. (deseable B2 pero no imprescindible)
- Experiência en la utilización de metodologías ágiles para el trabajo colaborativo como SCRUM o LEAN.

**QUÉ BUSCAMOS DE TI**:
El puesto requiere de una persona con las siguientes características:

- Pasión por el medioambiente, el mundo marino y el desarrollo sostenible a través de la ciencia y la investigación
- Proactividad e iniciativa.
- Autonomía en el trabajo.
- Capacidad de trabajo en equipo y de compartir el conocimiento.
- Orientación al aprendizaje continuo (Livelong learning)
- Disponibilidad para el cambio, flexibilidad y adapta