Candidato/a a Doctorado - Modelado Basado en Agentes Generativos para el Diseño de Políticas Climáticas

• Educación: Máster en Informática, Investigación Operativa, Ciencia de Datos, Ingeniería Industrial, Ciencias Sociales Computacionales o un campo estrechamente relacionado.
• Habilidades Técnicas:
• Sólida formación en técnicas de modelado computacional, simulación u optimización.
• Competencia en programación en Python (la experiencia con frameworks de LLM, prompt engineering o frameworks basados en agentes es una gran ventaja).
• Familiaridad con el aprendizaje automático (machine learning), modelos de lenguaje extensos (LLMs) o procesamiento del lenguaje natural.
• Soft Skills: Gran capacidad analítica para la resolución de problemas, excelentes habilidades de redacción para publicaciones científicas y capacidad para trabajar de forma independiente dentro de un equipo multidisciplinar.

Reconocemos que los candidatos pueden tener diferentes trayectorias académicas y profesionales. Si no cumple todos los requisitos pero cree que sus habilidades, experiencia y motivación lo convierten en un candidato potencial sólido, le animamos igualmente a que se presente. Esperamos tener noticias suyas.

Las disposiciones relativas a las plazas de Investigador de Doctorado pueden encontrarse en la página web del programa de Ingeniería Aplicada.

Oportunidad de doctorado con financiación completa en TECNUN, la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra, España

Buscamos un investigador de doctorado altamente motivado para unirse a nuestro equipo en una oportunidad de doctorado con financiación completa de 3 a 4 años. El candidato seleccionado trabajará en la intersección de la Inteligencia Artificial, la Investigación Operativa y el Modelado de Políticas para construir herramientas avanzadas de apoyo a la toma de decisiones para la acción climática y la resiliencia ante desastres.

El candidato formará parte del grupo de investigación Resilience en TECNUN, que se centra en comprender y fortalecer la resiliencia de comunidades, ciudades y organizaciones frente a perturbaciones y crisis. El grupo combina la ingeniería, los enfoques basados en datos y las metodologías de apoyo a la toma de decisiones, con investigaciones que abarcan áreas como la resiliencia urbana, la gestión de crisis, las infraestructuras y las tecnologías emergentes como la IA y los LLM.

El candidato de doctorado se incorporará a este entorno de investigación bajo la supervisión de la profesora Josune Hernantes y el Dr. Sahar Elkady.

Este proyecto de doctorado se centra en el desarrollo de un nuevo marco de apoyo a la toma de decisiones que combina el Modelado Basado en Agentes Generativo (GABM) con la Optimización de Simulaciones. El objetivo principal es simular cómo interactúan, perciben y responden los diversos actores sociales (por ejemplo, ciudadanos, empresas y autoridades públicas) a las políticas relacionadas con el clima. Al integrar agentes generativos impulsados por LLM en un bucle de optimización, el proyecto pretende ayudar a los responsables de la toma de decisiones a diseñar políticas robustas que equilibren los objetivos medioambientales con la aceptación pública y la legitimidad social.

El candidato de doctorado llevará a cabo investigaciones que conducirán al desarrollo de su tesis doctoral, con el objetivo de difundir sus hallazgos a través de publicaciones de alta calidad en revistas de alto impacto y reconocimiento internacional. Se espera que el candidato asuma un papel activo en el desarrollo y ejecución de proyectos de investigación relacionados con su tema de estudio, así como que contribuya a la preparación y presentación de propuestas de investigación y solicitudes de financiación.

El candidato también deberá estar dispuesto a participar activamente en seminarios, talleres, reuniones y otras actividades organizadas por el Departamento y el grupo de investigación. Como parte de las responsabilidades establecidas en el acuerdo del estudiante de doctorado, se espera que el candidato contribuya a las actividades docentes, incluyendo la función de profesor ayudante en cursos seleccionados y la supervisión de exámenes. Estas responsabilidades tienen como fin proporcionar al candidato un desarrollo académico y profesional más amplio junto con sus actividades de investigación.