Especialista Desarrollo Algoritmos para Procesamiento Digital de Señales
Madrid, MD, ES
- Diseño y desarrollo de algoritmos avanzados para análisis del espectro electromagnético en entornos complejos y disputados.
- Desarrollo de técnicas de desentrelazado y separación ciega de fuentes.
- Implementación de algoritmos de detección y clasificación robusta de señales RF en condiciones de bajo SNR y alta congestión espectral.
- Identificación y seguimiento de emisores no cooperativos.
- Desarrollo de soluciones basadas en procesamiento digital de señal (DSP), análisis tiempo-frecuencia y modelado estadístico y probabilístico.
- Extracción de características robustas a partir de señales complejas.
- Diseño de arquitecturas híbridas que combinen fundamentos físicos con técnicas avanzadas de deep learning aplicadas a espectrogramas, secuencias temporales y representaciones complejas de señal.
- Diseño, ajuste fino y optimización de modelos de deep learning a bajo nivel.
- Análisis de estabilidad, generalización y reproducibilidad de modelos.
- Implementación eficiente y despliegue de algoritmos en entornos HPC y GPU, optimizando latencia y throughput.
- Aplicación de buenas prácticas de experimentación, validación rigurosa, control de sesgos y definición de métricas operativas.
- Experiencia sólida en diseño y desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial aplicados al análisis del espectro electromagnético.
- Conocimientos avanzados en desentrelazado, separación ciega de fuentes y análisis de señales RF.
- Experiencia en detección y clasificación de señales en escenarios de bajo SNR y alta congestión espectral.
- Capacidad para identificar y realizar seguimiento de emisores no cooperativos.
- Amplio dominio de procesamiento digital de señal (DSP) y análisis tiempo-frecuencia.
- Conocimientos sólidos de modelado estadístico y probabilístico.
- Experiencia en extracción de características robustas y tratamiento de señales complejas.
- Dominio de técnicas de deep learning aplicadas a espectrogramas, series temporales y datos complejos.
- Experiencia trabajando a bajo nivel con modelos de deep learning: diseño de arquitecturas, optimización numérica y debugging de entrenamiento.
- Conocimientos de técnicas de validación, control de sesgos, métricas operativas y reproducibilidad experimental.
- Experiencia en entornos de computación de alto rendimiento (HPC), GPU y optimización de rendimiento.
- Proyectos innovadores y de alto alcance: Trabajarás con tecnologías de vanguardia, con un impacto tanto a nivel nacional como internacional.
- Plan de carrera adaptado a ti: Diseñado para impulsar tu crecimiento y desarrollo profesional.
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- Entrevista con el equipo de atracción de talento: Queremos que nos conozcas mejor como empresa: valores, modelo de carrera, skills…. para que tanto tu como el equipo de pueda analizar si hay match.
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