Ingeniero/a Especialista Sénior 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.

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.

Desarrollo técnico de percepción, IA y posicionamiento:

• 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:

• 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:

• 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.