PhD Torres Quevedo IA y Modelización Matemática
hace 6 días
Ofertamos una plaza como PhD para una beca Torres Quevedo de Investigación enmarcada en modelización matemática, análisis de sistemas dinámicos e inteligencia artificial. Inicialmente por tres años (duración del proyecto), que puede transformarse posteriormente en una relación laboral indefinida en el departamento de I+D de Water2kW.
Responsabilidades
.- Liderar los trabajos y cumplir los objetivos recogidos en la propuesta Torres Quevedo presentada por la empresa, bajo la supervisión de la CTO de Water2kW de quien dependerá orgánicamente.
.- Colaborar y trabajar en la construcción y validación de un modelo dinámico basado en los principios físico-químicos de electrólisis.
.- Colaborar y trabajar en el desarrollo de Modelos híbridos físico–IA y su posterior validación.
Requisitos
El proyecto requiere la incorporación de una persona con el
título de Doctor
, preferentemente en alguna de las siguientes áreas:
- Matemáticas Aplicadas
- Física Aplicada
- Automática y Control
- Ingeniería Informática
Inteligencia Artificial
Experiencia previa en proyectos nacionales e internacionales de al menos 5 años y publicaciones científicas.
- Conocimiento en modelado matemático, análisis de sistemas dinámicos, control o inteligencia artificial.
- Valorable conocimiento en renovables, procesos de electrolisis e hidrógeno
La persona a contratar deberá contar con experiencia en modelado de procesos termo-electro-fluido-químicos, incluyendo la formulación y análisis de sistemas dinámicos basados en principios físico-químicos. Es esencial que domine metodologías avanzadas de inteligencia artificial, especialmente redes neuronales informadas por la física (PINNs) o técnicas de deep learning aplicadas a sistemas dinámicos complejos.
Asimismo, debe poseer un buen manejo de Python como lenguaje principal para simulación, análisis numérico y entrenamiento de modelos. Será valorable experiencia previa en:
- Integración de controladores avanzados en simuladores industriales
- Desarrollo de modelos reducidos para control predictivo
- Implementación en entornos de gemelo digital
- Procesos de electrólisis e hidrógeno
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