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Technical Project Manager - Quantum + AI - hybrid in Barcelona / Madrid We’re looking for an experienced Technical Project Manager to join our AI & LLM Services team at a global leader in Quantum AI. You’ll work alongside world-class experts to deliver cutting-edge solutions that solve real-world challenges for top-tier clients. What you’ll do: • Lead cross-functional teams of engineers & ML specialists to deliver impactful AI/LLM solutions., • Own the full project lifecycle: scoping, planning, execution, deployment, and delivery., • Translate business needs into technical roadmaps for ML and LLM projects., • Track milestones, allocate resources, and resolve risks/blockers proactively., • Facilitate technical discussions and ensure scalable, high-quality AI solutions., • Prepare and track KPIs, ensuring transparency for clients & leadership., • Foster a culture of collaboration, best practices, and continuous improvement. What we’re looking for: • Master’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, Physics, or similar., • 4+ years delivering ML/data-driven software projects., • 2+ years managing end-to-end engineering projects (LLM/NLP experience is a big plus)., • Strong technical understanding (Python, Git, Docker) and ability to discuss tradeoffs., • Familiarity with Agile/Scrum methodologies., • Excellent communication skills with both technical & non-technical audiences., • English fluency (Spanish is a plus). Complete our Compensation and Benefits in Niche Tech Industries Survey here: By applying to this role you understand that we may collect your personal data and store and process it on our systems. For more information please see our Privacy Notice

¿Quieres investigar en las tecnologías TIC y tener impacto en la sociedad?. ¿Quieres crecer en el ámbito científico y trabajar en proyectos internacionales?. Formarás parte del grupo de Análisis de Datos y Gestión de la Información, dentro de la división de Tecnologías de la Información y Comunicación en Ceit. Podrás ser parte activa de la digitalización de empresas, generación de tecnologías de análisis de datos y ciberseguridad en el marco de proyectos nacionales e internacionales multidisciplinares en varios sectores como Industria 4.0, transporte, energía o sector del agua. Buscamos una persona apasionada para que se incorpore al grupo, para que pueda crecer personal y profesionalmente, haciendo crecer también a los jóvenes investigadores. Funciones: • Elaboración, coordinación y ejecución de propuestas I+D., • Elaboración/apoyo en planes estratégicos de investigación y vigilancia tecnológica., • Generación de conocimiento: dirección de tesis doctorales, publicación de artículos científicos, desarrollo de patentes..., • Gestión de equipos de proyectos., • Participación en plataformas tecnológicas: asistencia y contribución en dichas plataformas, divulgación interna..., • Horario flexible: entrada flexible de 2 horas + jornada intensiva viernes y verano, • Teletrabajo: 6 días al mes, • Formación continua: técnica y de idiomas, • Conciliación de la vida personal y laboral, • 33 días de vacaciones al año, • Instalaciones deportivas para fomentar la práctica del deporte, • Matrícula universitaria gratuita en la Universidad de Navarra, • Club de Compra: descuentos en tiendas, viajes, hoteles...., • Acceso a seguro médico Premium en la Clínica Universidad de Navarra, • Buen clima laboral basado en la confianza y el trabajo en equipo, • Incorporación en una empresa tecnológica internacional de vanguardia Requisitos: Titulación: Doctorado. (Áreas temáticas de ciencias de computación, análisis de datos o ciberseguridad). Idiomas: Inglés nivel alto. Euskera (valorable) Otros: Experiencia demostrable en: · la elaboración de propuestas de I+D de ámbito nacional e internacional, · en coordinación de proyectos de I+D nacionales e internacionales, · en gestión de equipos, · en la redacción de artículos científicos.

Únete a CEIT y se parte del desarrollo de los vehículos eléctricos en sistemas ferroviarios, dentro del grupo de investigación de Vehículos elécticos y redes distribuidas. El objetivo principal del doctorado es investigar soluciones para los retos científicos y técnicos relacionados con la tracción eléctrica en aplicaciones ferroviarias. Investigación sobre: • Configuraciones de transmisión directa para aplicaciones de alta velocidad. La investigación se desarrollará de la siguiente manera: • Se desarrollarán modelos mecánicos para predecir mediante FEA el comportamiento ante vibraciones y choques. Tu investigación contribuirá a desarrollar sistemas de propulsión de una mayor densidad de potencia a los sistemas actuales, pudiendo triplicar los valores en la actualidad. Ofrecemos: • Horario flexible: jornada intensiva los viernes y en verano, • Teletrabajo: 6 días al mes, • Formación contínua: técnica y de idiomas, • Conciliación de la vida personal y laboral, • 23 días de vacaciones al año y festivos de Navidad., • Instalaciones deportivas para fomentar la práctica del deporte, • Matrícula universitaria gratuita en la Universidad de Navarra (grado)., • Club de Compra: descuentos en tiendas, viajes, hoteles...., • Buen clima laboral basado en la confianza y el trabajo en equipo, • Incorporación en una empresa tecnológica internacional de vanguardia Join CEIT and be part of the development of electric vehicles in railway systems, within the research group on Electric Vehicles and Distributed Networks. The main objective of the PhD is to investigate solutions to scientific and technical challenges related to electric traction in railway applications. Research topics include: • Direct-drive configurations for high-speed applications. Research activities will include: • Development of mechanical models to predict behavior under vibrations and shocks using FEA (Finite Element Analysis)., • Experiments will be carried out using laboratory equipment to validate the FEA models and the actual behaviour of components and the complete traction system. Project impact: Your research will contribute to develop propulsion systems with greater power density than current systems, potentially tripling current values. We offer: • Flexible working hours: short workdays on Fridays and during summer., • Remote work: 6 days per month., • Continuous training: technical and language courses., • Work-life balance support., • 23 vacation days per year plus Christmas holidays., • Sports facilities to encourage physical activity., • Free university tuition at the University of Navarra (undergraduate level)., • Purchase Club: discounts in stores, travel, hotels, etc., • Positive work environment based on trust and teamwork., • Integration into a cutting-edge international technology company. Requisitos: Titulación requerida: Ingeniero de Tecnologías Industriales o Eléctrico / Industrial Engineering or Industrial Electronics and Control Engineering. Idiomas: Inglés nivel alto, Castellano / English & Spanish Informática: • Matlab / Ansys Maxwell / Altair Flux / Ansys Fluent / Motor-CAD

Estamos buscando a la persona que nos ayude a seguir construyendo tecnología y un equipo que marque un diferencial en el mundo de las baterías. Estarás en el equipo de especialización de Gestión de Energía perteneciente al área de conocimiento de Almacenamiento y Gestión de Energía de IKERLAN donde abordamos soluciones tecnológicas que abarcan gran parte de la cadena de valor de los sistemas de almacenamiento, desde el conocimiento de las tecnologías y su selección hasta la integración de sistemas de almacenamiento en las aplicaciones y su gestión y operación optimizada en las mismas. ¿Qué te aportaremos? • Trabajar en laboratorios con equipamiento de última generación., • Conocer la realidad de distintas empresas clientes de Ikerlan mientras trabajas para sus proyectos., • Un contrato indefinido con un horario y calendario flexible., • Opción de teletrabajo desde casa o desde distintas sedes de Ikerlan., • Un equipo de trabajo inmejorable con el cual disfrutarás del mejor tiempo de ocio. La tesis consistirá en: En los últimos años estamos presenciando un gran despliegue de sistemas de almacenamiento basado en baterías en diversas aplicaciones de integración de renovables y movilidad. Para gestionar correctamente estas baterías en las aplicaciones es imprescindible disponer de un conocimiento detallado de las mismas. Además, como aspecto diferencial y crítico, en el caso de las baterías hay que lidiar con la degradación que estos sistemas sufren con el uso y el tiempo, lo cual reduce su capacidad disponible y usable en la aplicación. Tener un conocimiento fiable sobre la evolución de esta degradación condiciona completamente la rentabilidad de una aplicación y por lo tanto disponer de modelos de degradación fiables sobre estimaciones de vida de las baterías es clave. Hasta hace poco estos modelos de degradación se han venido calculando a partir de datos extraídos de ensayos experimentales realizados en laboratorios especializados, lo cual conlleva un coste elevado y requiere mucho tiempo. Sin embargo, con la aceleración de la digitalización de las baterías y la disponibilidad de datos de operación de estos sistemas, la tendencia actual consiste en reducir los ensayos experimentales y en utilizar datos obtenidos en campo para calcular estas estimaciones aplicando técnicas avanzadas de inteligencia artificial. La tesis que se propone se focaliza en el desarrollo de algoritmos de estimación de vida de baterías utilizando técnicas de Transfer Learning para dotar de gran precisión y fiabilidad a las estimaciones. Estos algoritmos suponen un salto diferencial respecto a otras soluciones basadas en Machine Learning, que aunque son capaces de ir aprendiendo con datos obtenidos en campo, sus estimaciones son válidas para la celda/referencia monitorizada. Las nuevas técnicas que se quieren abordar en esta tesis permiten aplicar el aprendizaje adquirido a partir de los datos de una referencia/química concreta para estimar la vida remanente de una referencia/química distinta. De esta forma, se pretende desarrollar una solución multitecnología y/o multicelda que permita optimizar la gestión de sistemas de almacenamiento basados en baterías en diversas aplicaciones como son la movilidad, integración de renovables o Smart Grids. En la tesis confluirán conocimientos de diferentes dominios tecnológicos, como son las baterías, las aplicaciones que incorporan sistemas de almacenamiento, la digitalización y la algoritmia avanzada de Inteligencia Artificial, y se llevará a cabo en un entorno multidisciplinar y puntero en estas tecnologías. Requisitos: Para disfrutar de este equipo necesitarás: • Conocimientos avanzados del lenguaje de programación como Python., • Conocimientos avanzados de simulación en Matlab, Simulink, etc.

En TECNALIA, estamos construyendo un grupo de investigación aplicada dedicado a resolver los grandes desafíos de la Inteligencia Artificial Corpórea (Embodied AI). Nuestra misión es crear la próxima generación de robots inteligentes capaces de comprender, razonar y actuar en entornos complejos, dinámicos y no estructurados. Buscamos un/a Investigador/a Senior para liderar nuestros esfuerzos en la vanguardia de la robótica, con un enfoque en el desarrollo de modelos fundacionales que aprendan habilidades de manipulación y navegación a partir de la interacción con el mundo físico. Si eres una persona proactiva, autónoma, responsable y resolutiva con capacidad de adaptación a nuevos proyectos y te gusta el trabajo en equipo. Si sientes interés por la investigación aplicada y por transferir la tecnología desarrollada a las empresas, ¡sigue leyendo! Qué harás Te unirás a un equipo multidisciplinar de excelencia y colaborarás con los principales centros de investigación académicos e industriales de Europa. Tu trabajo no solo impulsará la frontera del conocimiento científico, sino que también tendrá un impacto directo en la transferencia de tecnologías disruptivas a sectores estratégicos. Este rol sitúa la visión 3D para la interacción física como pilar fundamental, junto a áreas de investigación clave como los modelos de acción de visión-lenguaje (VLA) y el aprendizaje por refuerzo e imitación a gran escala. • Liderarás líneas de investigación originales en Embodied AI, desde la concepción de la idea y la formulación de hipótesis hasta la publicación de los resultados en las principales conferencias científicas del sector (e.g., CoRL, RSS, ICRA, NeurIPS)., • Diseñarás, entrenarás y validarás modelos fundacionales para la robótica (Vision-Language-Action models) que traduzcan la percepción multimodal (visión, tacto) y las instrucciones en lenguaje natural en acciones de manipulación y navegación robustas y generalizables., • Desarrollarás y perfeccionarás el ciclo completo de sim-to-real, utilizando simuladores de alta fidelidad como NVIDIA Isaac Sim para generar datos sintéticos a gran escala y entrenar políticas que se transfieran eficazmente a nuestra flota de robots físicos., • Experimentarás con nuevas arquitecturas de aprendizaje y paradigmas de entrenamiento (aprendizaje por refuerzo, por imitación, auto-supervisado) para dotar a los robots de habilidades complejas, como la manipulación diestra de objetos deformables o el ensamblaje en entornos desestructurados., • Colaborarás estrechamente con un equipo multidisciplinar de ingeniero/as de hardware, software y experto/as en dominios de aplicación para integrar nuevas capacidades sensoriales y de actuación en nuestros sistemas de aprendizaje. Qué te ofrecemos • La oportunidad de liderar una investigación de vanguardia con un alto grado de autonomía intelectual y de definir la dirección estratégica de nuestra investigación en Embodied IA., • Acceso a recursos computacionales y hardware robótico de última generación para llevar a cabo una investigación ambiciosa., • Un entorno que fomenta y apoya la publicación en conferencias y revistas científicas de primer nivel., • Colaboración con una red de excelencia que incluye a las mejores universidades y centros de investigación de Europa, participando en proyectos emblemáticos como los del programa Horizonte Europa., • Una carrera profesional sólida con oportunidades de desarrollo y crecimiento en un centro tecnológico de referencia europeo., • Medidas de conciliación de tu vida personal y profesional. Requisitos: • Titulación:- Se valorará muy positivamente el Doctorado (PhD) en Ciencias de la Computación, Robótica, Inteligencia Artificial o un campo técnico relacionado., • Idiomas: inglés fluido (lengua de trabajo científico) y castellano., • Conocimientos Fundamentales (Essential Knowledge):- Experiencia en visión artificial 3D para robótica, incluyendo reconstrucción de escenas, campos de radiancia neural (NeRFs), 3D Gaussian Splatting y razonamiento espacial., • Profundo conocimiento teórico y práctico en aprendizaje por refuerzo (RL) y aprendizaje por imitación (IL), incluyendo clonación de comportamiento (Behavior Cloning) y políticas de difusión (Diffusion Policies)., • Experiencia práctica en el desarrollo y entrenamiento de modelos a gran escala basados en la arquitectura Transformer, especialmente Vision-Language Models (VLMs) y Vision-Language-Action (VLA) models., • Habilidades Técnicas (Technical Skills):- Excelente dominio de Python y frameworks de deep learning como PyTorch (preferido) o TensorFlow., • Experiencia demostrable con simuladores robóticos de alta fidelidad, especialmente NVIDIA Isaac Sim y la plataforma Omniverse., • Se valorará muy positivamente la experiencia en la transferencia de políticas sim-to-real y en el trabajo con hardware robótico real (e.g., brazos Franka Emika)., • Habilidades Interpersonales:- Excelentes dotes de comunicación (oral y escrita), capacidad para mentorizar a investigadores junior y trabajar de forma colaborativa en un entorno internacional., • Disponibilidad para viajar., • Publicaciones:- Investigación de impacto, evidenciado por publicaciones como primer autor en conferencias de primer nivel en robótica y aprendizaje automático (e.g., CoRL, RSS, ICRA, NeurIPS, ICML, CVPR). Además, se considerará positivamente: • Experiencia en el entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala en clústeres de GPUs., • Contribuciones a proyectos de código abierto relevantes en robótica o inteligencia artificial., • Experiencia con la gestión y curación de grandes conjuntos de datos robóticos (e.g., en formato HDF5, datasets como Open X-Embodiment)., • Conocimiento de arquitecturas de modelos emergentes más allá de Transformers (e.g., State Space Models, Mamba)., • Experiencia en la preparación de propuestas para proyectos de investigación europeos (e.g., Horizonte Europa). Valoramos positivamente las solicitudes de personas con certificado de discapacidad igual o mayor al 33%, en cumplimiento de la legislación vigente, Ley General de Derechos de las Personas con Discapacidad y de su inclusión social (LGD).

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