Beca posdoctoral en aprendizaje automático a velocidad de línea en el Grupo de Ciencia de Datos sobre Redes

Descripción

Resumen: Se busca un becario posdoctoral en aprendizaje automático aplicado a sistemas de redes móviles, centrado en soluciones prácticas de ML eficientes desde el punto de vista del hardware. Aspectos destacados: 1. Liderazgo en un proyecto de investigación colaborativo financiado por la UE con socios industriales 2. Oportunidad de supervisar estudiantes de doctorado y desarrollar competencias en gestión de proyectos 3. Acceso a una plataforma experimental de redes programables de vanguardia de 100 Gbps **Beca posdoctoral en aprendizaje automático a velocidad de línea en el Grupo de Ciencia de Datos sobre Redes** ========================================================================================= ### **Grupo de Ciencia de Datos sobre Redes** Fecha límite para la recepción de solicitudes: 14 de junio de 2026, 23:59 AoE (15 de junio de 2026, 13:59 h) El Grupo de Ciencia de Datos sobre Redes del Instituto IMDEA Networks tiene una vacante para un becario posdoctoral en el área de aprendizaje automático (ML) aplicado a sistemas de redes móviles. El candidato seleccionado contribuirá a las actividades en curso del grupo NDS relacionadas con el diseño, la implementación y la demostración, mediante hardware real, de soluciones de ML eficientes para diversas tareas (incluidas la telemetría, la clasificación de tráfico y la detección de anomalías o intrusiones) en el plano de usuario programable de las redes 6G de próxima generación \[1\-3]. En particular, el becario posdoctoral desempeñará un papel de liderazgo en un importante proyecto de investigación colaborativo financiado por la Comisión Europea, que involucra a actores relevantes del ecosistema de las telecomunicaciones, como Telefónica, Telecom Italia, Nokia o NEC. El becario supervisará un equipo integrado por dos estudiantes de doctorado y pasantes visitantes, y se espera que realice actividades independientes y prácticas, así como que coordine el trabajo de los estudiantes para llevar a cabo demostraciones experimentales del funcionamiento del ML a velocidad de línea con equipos de calidad industrial. **Publicaciones** ---------------- \[1] A.T.\-J. Akem, B. Bütün, M. Gucciardo, M. Fiore, Inferencia práctica y de propósito general a nivel de flujo con bosques aleatorios en conmutadores programables, IEEE Transactions on Networking, 33(5\), octubre de 2025 \[2] B. Bütün, D. de Andrés Hernández, M. Gucciardo, M. Fiore, DUNE: Inferencia distribuida en el plano de usuario, IEEE INFOCOM 2025, Londres, Reino Unido, mayo de 2025 — Premio al mejor artículo \[3] A.T.\-J. Akem, B. Bütün, M. Gucciardo, M. Fiore, Jewel: Inferencia conjunta eficiente en cuanto a recursos a nivel de paquete y de flujo en conmutadores programables, IEEE INFOCOM 2024, Vancouver, Canadá, mayo de 2024 \[4] A.T.\-J. Akem, M. Gucciardo, M. Fiore, Flowrest: Inferencia práctica a nivel de flujo en conmutadores programables con bosques aleatorios, IEEE INFOCOM 2023, Nueva York, Estados Unidos, mayo de 2023\. **La plaza ofrece:** ------------------------ * Acceso a una plataforma experimental de redes programables de vanguardia de 100 Gbps que incluye hardware programable heterogéneo, como ASICs de Intel y NVIDIA, DPUs y SmartNICs * La posibilidad de desarrollar o perfeccionar las competencias en la supervisión de estudiantes de doctorado * Una oportunidad de establecer relaciones personales sólidas con importantes socios industriales * Una ocasión de desarrollar habilidades blandas en gestión de proyectos * Un entorno vibrante, colaborativo, multicultural y de habla inglesa * La perspectiva de publicar en foros de primer nivel en el ámbito de las redes * La alta calidad de vida de la región de Madrid, España, donde nos encontramos ubicados. **Requisitos de la plaza:** -------------------------- * Doctorado en Informática o campo afín obtenido antes de la fecha de incorporación * Trayectoria investigadora sólida con publicaciones en foros de primer nivel * Dominio fluido del inglés escrito y hablado * Entusiasmo por la investigación fundamental y de sistemas * Competencias comprobadas en programación de redes (por ejemplo, experiencia práctica con P4, DPDK, ASICs PISA o SmartNICs) y, preferiblemente, en aprendizaje automático aplicado (por ejemplo, habilidades para diseñar e implementar modelos de ML en Keras, PyTorch o TensorFlow para casos de uso prácticos). **Igualdad de oportunidades laborales** -------------------------------- El Instituto IMDEA Networks tiene como objetivo aumentar la proporción de mujeres y, por tanto, anima expresamente a las candidatas cualificadas a presentar su solicitud. Hasta que se logre una proporción equilibrada entre hombres y mujeres en el instituto, se dará preferencia a las mujeres si los candidatos tienen calificaciones similares. El Instituto IMDEA Networks promueve activamente la diversidad y la igualdad de oportunidades. No se discriminará a los solicitantes en los procedimientos de selección de personal por motivos de género, etnia, religión o ideología, edad u orientación sexual. Se invita expresamente a personas con discapacidad que posean las calificaciones pertinentes a presentar su candidatura. Los candidatos deberán enviar un currículum vítae con una lista completa de sus publicaciones, una breve declaración de investigación y los datos de contacto de dos referencias a través del portal de contratación del Instituto IMDEA Networks (https://careers.networks.imdea.org/). *Esta plaza podría cofinanciarse mediante el proyecto PROSPERO, que recibirá financiación de la Empresa Común Redes y Servicios Inteligentes (SNS JU) en el marco del programa de investigación e innovación Horizonte Europa de la Unión Europea, conforme al Acuerdo de Subvención n.º 101293102 (Acuerdo de subvención en preparación).*