¿Eres titulado o estás en los últimos años del Grado? ¿Quieres entrar en el mundo de la investigación? ¿Te gustaría trabajar para la comunidad internacional y dar solución a problemas globales? Ofrecemos la oportunidad de ser contratado por la...
¿Eres titulado o estás en los últimos años del Grado?

¿Quieres entrar en el mundo de la investigación?

¿Te gustaría trabajar para la comunidad internacional y dar solución a problemas globales?

Ofrecemos la oportunidad de ser contratado por la Universidad de Sevilla y comenzar tu carrera profesional trabajando en un proyecto que tiene como objetivo solucionar retos informáticos en el sector médico.

Mediante la colaboración de personal de los departamentos de Lenguajes y Sistemas Informáticos y de Citología e Histología Normal y Patológica de la Universidad de Sevilla se ha planteado un proyecto de investigación del plan nacional para los próximos 2-3 años.

Se te ofrece la oportunidad de formar parte del equipo en el contexto del proyecto: "ENSAMBLADO DE NODOS MEDIANTE FEDERACIÓN OPTIMIZADA DE CONOCIMIENTO AUTOCODIFICADO EN PATOLOGÍA DIGITAL".

Se pretende cubrir hasta un máximo de dos plazas remuneradas a tiempo parcial o una a tiempo completo, los candidatos deben pasar un proceso de selección que incluye tres fases: Prueba técnica.

Para completar esta fase, se debe desarrollar una aplicación que dé respuesta a ALGUNO de los dos siguientes retos descritos en la plataforma Kaggle.

Entrega de documentación.

Una vez publicada la oferta por parte de la Universidad de Sevilla, se debe adjuntar la documentación que se pida en dicha oferta: breve CV, expediente académico y usuario en Kaggle.

Para asegurar una competencia justa, los resultados en la prueba de Kaggle posteriores al 31/10/2024 no serán tenidos en cuenta.

Entrevista personal.

Los miembros del grupo se entrevistarán personalmente con cada candidato por orden y se seleccionará el que mejor se adecúe a las características del grupo.

Se valorarán positivamente aquellas aplicaciones que hayan sido desarrolladas utilizando frameworks de deep learning (pytorch preferentemente).

El salario asociado a las plazas dependerá de los méritos de los candidatos elegidos así como del tipo de jornada laboral.

Para más detalles, contactar por correo electrónico a ******.

Función laboral Ingeniería y Tecnología de la información Sectores Enseñanza superior #J-18808-Ljbffr

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