El profesor Raúl Cabido ofrece la posibilidad de hacer un TFM remunerado en conducción autónoma utilizando sólo 1 cámara como sensor y aplicando modelos multimodales. Más información en este enlace.
El profesor Raúl Cabido ofrece la posibilidad de hacer un TFM remunerado en conducción autónoma utilizando sólo 1 cámara como sensor y aplicando modelos multimodales. Más información en este enlace.
El Centro Nacional de Biotecnología ofrece una beca predoctoral en procesamiento de imágenes de microscopía de fluorescencia en la Unidad de Biocomputación, en Madrid. Más información en https://biocomputingunit.es/2024/06/18/phd-position-in-fluorescence-microscopy-image-processing/
El profesor Marcos García Lorenzo ofrece dos posibles TFMs:
Más información en el siguiente enlace TFM_marcos_2024_oct
Correo de contacto: marcos.garcia **arroba** urjc.es
El objetivo del proyecto es poner en marcha un sistema de fenotipado de alto rendimiento para caracterización vegetal consistente en dos robots de campo, equipados con múltiples sensores de imagen hiperespectral y herramientas de inteligencia artificial.
Más információn es este enlace
El grupo de investigación GRAM de la UAH ofrece un contrato FPI para realizar una tesis doctoral en la siguiente línea de investigación: «Desarrollo de modelos de navegación visual generalizables. Robots que pueden navegar por entornos desconocidos acompañando a personas.»
El plazo para presentar solicitudes es el 30 de septiembre.
Más información en este enlace
El Instituto de Investigaciones Biomédicas Sols-Morreale CSIC-UAM, busca un bioinformático con experiencia en análisis de imagen y/o AI para un innovador proyecto que analiza alteraciones morfológicas en células tumorales mediante técnicas avanzadas de videomicroscopía.
Más información aquí
El Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón (INMA) oferta un contrato para realizar la tesis doctoral. Más información aquí
Área: Visión por Computadora, Análisis de Señal e Inteligencia Artificial
Proyecto: Vehículos Autónomos
En Ommatidia LIDAR, estamos emocionados de ofrecer una oportunidad única de prácticas para estudiantes apasionados por la robótica y la tecnología avanzada. Si te gusta trastear con electrónica, LIDARs y sistemas de cámaras, te entusiasma el desafío de analizar imágenes y señales, y quieres flipar desarrollando algoritmos de detección de objetos para coche autónomo, esta es tu oportunidad.
Todos los detalles aqui:
https://www.talentoteca.es/finder/details/36221941/practicas-ingenieria-madrid
Pon a prueba tus capacidades en IA y Visión Artificial participando en el Reto de la Red Cervera 5R en una competición enfocada a la segmentación de imágenes. Más información en https://red5r.es/premio-cervera/
En Pixelabs se abre un nuevo proceso de selección en el área de desarrollo de proyectos, para la implementación de pilotos y proyectos en diversas áreas de la Inteligencia Artificial, especialmente en visión artificial (clasificación, detección, segmentación, tracking…).
Funciones requeridas:
— Prueba de algoritmos existentes en el estado del arte y solución teórico/práctica de problemas reales.
— Desarrollo y diseño de soluciones de visión artificial.
Perfil requerido:
— Proactiva/o, responsable, con iniciativa.
— Con interés en las nuevas tecnologías.
— Capacidad de trabajo en equipo.
— Capacidad de adaptación a las necesidades de la investigación, que podrán estar motivadas por los proyectos de empresa o por la necesidad de expandir el conocimiento en un área específica.
Requisitos técnicos y formativos:
— Grado/Master en STEM.
— Conocimientos avanzados de Linux.
— Buenas prácticas de programación en Python.
— Experiencia en proyectos de Machine Learning/Deep Learning/Data Science
— Conocimiento de frameworks de redes neuronales y modelos de ML (Pytorch/scikit-learn).
— Conocimiento de paquetes de visión OpenCV, Scikit-Image, Pillow…
— Conocimiento de paquetes de tratamientos de datos: pandas, numpy…
Se valorará:
— Alto nivel de inglés.
— Experiencia en Clouds (AWS, GCP, AZURE)
— Experiencia en dispositivos embebidos
— Conocimiento en Data Science y NLP
— Uso de GPU para entrenamiento (CUDA).
— Programación C++
Qué ofrecemos:
— Plan de carrera y crecimiento.
— Teletrabajo varios días a la semana.
— 23+2 días de vacaciones.
— Horario flexible.
— Buen ambiente laboral.
— Posibilidad de compaginar el trabajo con TFG/TFM.
Contactar por email con:
— CV: cv@pixelabs.es
— Ian de la Oliva (I+D): ian.delaoliva@pixelabs.es