Buscamos un Especialista en Inteligencia Artificial y Procesamiento de Señales con experiencia en modelado de señales acústicas y/o radar, capaz de diseñar, implementar y optimizar algoritmos de análisis avanzado.

El candidato se integrará a un equipo interdisciplinario (IA, señalización, sistemas embebidos y desarrollo de software), aplicando modelos de aprendizaje profundo y tradicional para detección, clasificación, filtrado y análisis de señales complejas.

Responsabilidades

- Diseñar y entrenar modelos de IA/ML para clasificación, detección y filtrado de señales acústicas o radar.
- Implementar pipelines de procesamiento de señal, desde adquisición y preprocesamiento hasta análisis y visualización.
- Desarrollar algoritmos de Fourier, Wavelet, STFT, espectrogramas y filtrado adaptativo integrados a modelos de IA.
- Aplicar deep learning (CNNs, RNNs, Transformers) para análisis de espectrogramas o secuencias temporales.
- Integrar modelos en entornos de bajo consumo o tiempo real (C++, Python, CUDA, TensorRT).
- Optimizar modelos para precisión, eficiencia computacional y latencia.
- Documentar procesos y resultados, incluyendo métricas, pruebas y reproducibilidad.
- Colaborar con equipos de sistemas embebidos, radar o adquisición de señales.

Requisitos obligatorios

- Formación en Ingeniería en Computación, Electrónica, Telecomunicaciones, Física o afín.
- Experiencia demostrable en procesamiento de señales digitales (DSP) y aprendizaje automático).
- Conocimiento profundo en Python científico (NumPy, SciPy, PyTorch, TensorFlow, libros de audio como librosa o torchaudio).
- Experiencia en análisis de series temporales, espectrogramas, STFT, wavelets y filtrado adaptativo.
- Experiencia en modelos de deep learning para audio/señales: CNN, RNN/LSTM, Transformers, Graph Neural Networks si aplica.
- Experiencia en entornos Linux, manejo de Git y pipelines reproducibles.
- Conocimiento de algoritmos de detección, clasificación y estimación de parámetros de señales.
- Inglés técnico avanzado (lectura de papers y documentación científica).

Deseables

- Experiencia en radar, sonar, ultrasonido o LIDAR y sus formatos de datos.
- Experiencia en optimización y deployment de modelos en tiempo real (CUDA, TensorRT, C++).
- Experiencia en fusión de sensores / multi-modal signal processing.
- Conocimiento en Fourier, Hilbert, FFT, STFT, cepstrum y métricas de detección.
- Experiencia en simulación de señales y generación de datasets sintéticos.
- Publicaciones técnicas, repositorios en GitHub o participación en competiciones de ML en audio/radar.

Habilidades blandas

- Pensamiento analítico y enfoque científico.
- Capacidad de documentación técnica clara y reproducible.
- Trabajo colaborativo en entornos interdisciplinarios.
- Autonomía, curiosidad y capacidad de resolver problemas complejos.