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Función: Análisis de registros de monitorización prolongada en electrocardiografía. Análisis y diseño de métodos de Aprendizaje Automático paraa la caracterización de ruido clínico y la extracción de puntos críticos en ECG mediante Autoencoders

Empresa: Universidad de Alcalá
Nº de Plazas: 1

Referencia: EPU-INV/2020/002
Publicada el 7/12/2021
Publicada hasta el 20/12/2021

Tipo de Contrato: Plazas de excelencia de profesores titulares
Dedicación: Jornada parcial
Remuneración Bruta (euros/año): 2900 euros (3 meses)

Localidad: MADRID
Provincia: Madrid
Disponibilidad para viajar: Sin especificar

Fecha de Incorporación: 1 de enero de 2022
Fecha de Finalización: 3 meses (31 de marzo de 2022)




Nivel Académico

Master



Titulación Académica

Máster en Investigación e Innovación Computacional y Sistemas Interactivos



Áreas tecnológicas

P-16 Telecomunicaciones

V- Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

V-03 Data Science




Idiomas

Idioma: Inglés
Nivel Lectura: Alto
Nivel Escrito: Alto
Nivel Conversación: Alto




Conocimientos de Informática

Matlab, Python, Latex y herramientas colaborativas (GitHub, Overleaf)



Experiencia

Deberá acreditarse experiencia en el procesado de señal electrocardiográfica, así como en el diseño y aplicación de métodos de Machine Learning y Deep Learning en series temporales.



Otros

Las solicitudes serán juzgadas por concurso de méritos a través de una comisión formada por miembros del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad de Alcalá. Como criterios de selección se tendrán en cuenta:

1. El expediente académico.

2. Experiencia investigadora para el desempeño de las tareas a desarrollar en el proyecto y que se concretan en las siguientes habilidades: procesado de señales ECG y de métodos avanzados como la transformada Wavelet, Empirical Mode Decomposition, filtrado adaptativo, etc; experiencia en aplicación de métodos de aprendizaje automático, concretamente, redes recurrentes, Autoencoders y Active Learning.

Además del CV preceptivo, de debe entregar:

  • Un listado de notas del máster.
  • Una breve descripción de la experiencia del candidato en el área temática del proyecto: en el campo de la Ingeniería Biomédica y el Tratamiento de Señales.

Esta información adicional deberá remitirse a las siguiente dirección de correo: manuel.blanco@uah.es

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