Ofertes d'ocupació per a Aprendizaje automático

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We are hiring a Senior AI Engineer to help us finalize and scale the core platform behind Athlera — a next-generation AI solution for movement, training, health, and rehabilitation. You will play a central role in completing the platform and delivering high-quality integrations to our enterprise clients across multiple domains.

The role includes building and optimizing AI functionality, developing robust APIs and SDKs, and collaborating closely with product and technical teams to ensure smooth deployments for customer use cases. A strong ability to leverage modern AI tooling for efficient development is essential.

• Finalize core functionality of the Athlera platform in close collaboration with the founding team
• Design and optimize AI/ML models for movement and performance-related use cases
• Develop and maintain APIs and SDKs for customer and partner integrations
• Build secure, scalable, and maintainable system components
• Deliver technical solutions for clients in training, health, and rehabilitation sectors
• Define and maintain integration and deployment pipelines
• Apply modern AI tools and best practices to improve speed and reliability
• Participate in planning, architecture discussions, and technical strategy

• Proven experience building and deploying AI/ML systems (TensorFlow, PyTorch, HuggingFace or similar)
• Hands-on experience with API design (REST/GraphQL) and SDK development
• Familiarity with Git, CI/CD pipelines, and cloud platforms (AWS, GCP, etc.)
• Experience working with customer-specific integrations or B2B product delivery
• Clear and proactive communication skills in cross-functional environments
• Bonus: Experience in computer vision, pose estimation, or biomechanics
• Bonus: Experience with startup environments or developer-facing products

• A leading role in building a highly innovative AI platform
• Opportunity to work on real-world solutions in health, training, and rehabilitation
• Flexible remote or hybrid setup
• A dynamic and collaborative international team

How to apply

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We are actively hiring and reviewing applications on a rolling basis.

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Python Programación Aprendizaje automático Estadística Inteligencia artificial Ciencias de los materiales Paisajismo Aptitudes de laboratorio Farmacorresistencia R

El laboratorio de Biología de Sistemas Microbianos (MSBlab) del Instituto de Productos Lácteos de Asturias (IPLA-CSIC) busca candidatos/as para un contrato predoctoral PIF2025 (antiguo programa FPI).

Sobre el grupo: El MSBlab es un grupo de investigación interdisciplinar de reciente creación, actualmente en fase de construcción, que acoge miembros con formación en Física, Matemáticas, Biología y áreas relacionadas. Nuestro trabajo se centra en el desarrollo de modelos matemáticos de sistemas biológicos, con énfasis en poblaciones y comunidades microbianas, combinando teoría y experimentos (más información en la web del investigador principal: jdiazc9.github.io). Nos esforzamos por crear un entorno profesional y estimulante, en el que todos los miembros puedan desarrollar sus habilidades académicas de forma colaborativa. El bienestar de todos los/as integrantes del grupo y el respeto por su tiempo de descanso es una absoluta prioridad.

Sobre el proyecto: El contrato está asociado al proyecto GENESIS, cuyo objetivo es desarrollar modelos matemáticos para predecir el orden de acumulación de mutaciones en procesos evolutivos – con aplicaciones en cáncer o en resistencia a antibióticos, entre otros contextos. El proyecto combina modelización matemática, simulaciones computacionales, y experimentos con cepas microbianas modelo.

Sobre el contrato:

Duración: Jornada completa, 4 años.

Fecha de inicio: No será anterior a finales de 2025/principios de 2026, sujeto al calendario oficial del programa PIF2025.

Salario: Según lo establecido en el programa PIF2025 (como referencia: en la convocatoria de 2024, el salario bruto fue de 1.623,26€/mes el primer año, y 2.029,07€/mes durante los años 2, 3 y 4).

Otros beneficios:

• Financiación de matrícula en programas de doctorado
• Apoyo económico para asistencia a congresos y estancias en centros internacionales
• Formación en competencias científicas y profesionales avanzadas: estadística, programación, escritura científica, redacción de solicitudes de proyectos/empleo y planificación de carrera académica
• Acceso a una amplia red de colaboradores nacionales e internacionales

Sobre ti: Buscamos una persona curiosa, proactiva y con ganas de desarrollarse como científico/a independiente, con el apoyo continuo del investigador principal (IP) y del resto del equipo. Más allá de ejecutar tareas asignadas, te ayudaremos a que durante tu doctorado aprendas a desarrollar tus propias ideas, evaluar críticamente tus progresos, y tomar la iniciativa en el desarrollo de tu proyecto. Requisitos específicos:

• Título de Grado y Máster que sean oficialmente reconocidos dentro de la Unión Europea (para títulos obtenidos fuera de la UE, será necesaria su homologación/equivalencia conforme a la normativa europea)
• Formación en Matemáticas, Física u otras disciplinas cuantitativas afines (se valorarán otras titulaciones si se justifica su adecuación al proyecto)
• Interés genuino por los sistemas biológicos y su modelado matemático
• Se valorará experiencia en programación (R, Python u otros lenguajes de alto nivel)
• Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo
• Dominio del inglés (oral y escrito)

Cómo aplicar: Si estás interesado/a o quieres más información, contacta con el IP del grupo, Juan Díaz Colunga ([email protected]). Las solicitudes deben dirigirse a esa misma dirección, indicando “PhD GENESIS” en el asunto, e incluyendo un CV actualizado junto con una breve carta de motivación (1-2 párrafos) en la que te presentes y expliques por qué crees que encajarías en el grupo.

Publicaciones recientes relevantes para el puesto ofertado:

• Diaz-Colunga J, Skwara A, Vila JC, Bajic D and Sanchez A (2024). Global epistasis and the emergence of function in microbial consortia. Cell 187(12):3108–3119
• Diaz-Colunga J, Sanchez A and Ogbunugafor CB (2023). Environmental modulation of global epistasis in a drug resistance fitness landscape. Nature Communications 14(1):8055405
• Diaz-Colunga J, Skwara A, Gowda K, Diaz-Uriarte R, Tikhonov M, Bajic D and Sanchez A 375 (2023). Global epistasis on fitness landscapes. Philosophical Transactions of the Royal Society B 378(1877):20220053