Investigador - Ingeniería de Datos y Machine Learning

• Grado, Máster o Doctorado en Informática, Ciencia de Datos, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física, Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica (GIERM), Ingeniería Aeroespacial o campos relacionados.
• Es esencial tener un nivel profesional de inglés, ya que serás responsable de redactar entregables técnicos y participar en discusiones de alto nivel dentro de consorcios internacionales.
• Sólidas habilidades de programación en Python (pandas, PySpark, scikit-learn, etc.) y SQL avanzado.
• Experiencia con frameworks de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch, XGBoost…).
• Experiencia práctica con herramientas de pipelines de datos (Airflow, Prefect, Spark…).
• Familiaridad con conceptos e infraestructura de cloud computing.
• Sólido conocimiento de las prácticas de MLOps (Docker, CI/CD, despliegue de modelos).
• Experiencia práctica con asistentes de codificación de IA (por ejemplo, Claude, GitHub Copilot) para flujos de trabajo de desarrollo e investigación.

Nuestro equipo de ingenieros, científicos y desarrolladores de software explora el potencial de la Inteligencia Artificial para resolver algunos de los problemas más desafiantes del mundo. Integramos el aprendizaje automático, el modelado de sistemas, el control avanzado y la optimización matemática para abordar retos de ingeniería complejos. Nuestra misión última es desarrollar tecnologías sostenibles que impulsen el progreso y contribuyan al avance del desarrollo humano.

En IDENER.AI, buscamos cuatro ingenieros —dos Data Engineers y dos ML Engineers— para unirse a nuestro equipo en Sevilla. Trabajarás en una creciente cartera de proyectos de I+D y del sector privado —incluyendo, entre otros, los enumerados anteriormente— construyendo plataformas de datos escalables, sistemas de ML de extremo a extremo y gemelos digitales impulsados por IA para dominios que incluyen la industria de uso intensivo de energía, ciudades inteligentes, vigilancia marítima y cumplimiento normativo.

• Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables (batch y streaming), integrando fuentes de datos heterogéneas como dispositivos IoT, APIs y conjuntos de datos científicos.
• Desarrollar, entrenar, validar y desplegar modelos de aprendizaje automático para tareas como previsión, optimización, clasificación y detección de anomalías.
• Implementar sistemas de ML de extremo a extremo (MLOps), incluyendo el versionado de datos, pipelines de entrenamiento de modelos, CI/CD y monitorización en producción.
• Arquitecturar y optimizar plataformas de datos (data lakes, warehouses) garantizando la calidad, gobernanza y trazabilidad de los datos.
• Desplegar y escalar soluciones en entornos de nube utilizando la contenerización y microservicios.
• Contribuir al desarrollo e integración de gemelos digitales impulsados por IA, combinando modelos basados en la física con sustitutos basados en datos.
• Colaborar en proyectos de I+D, contribuyendo al análisis de vanguardia, a los entregables técnicos y a las estrategias de innovación.
• Trabajar estrechamente con equipos multidisciplinares para traducir problemas complejos en soluciones robustas impulsadas por IA.
• Participar en la preparación y redacción de propuestas de investigación financiadas por la UE (por ejemplo, Horizon Europe), incluyendo la definición de paquetes de trabajo técnicos, casos de uso piloto y contribuciones de consorcios.