En TECNALIA, estamos construyendo un grupo de investigación aplicada dedicado a resolver los grandes desafíos de la Inteligencia Artificial Corpórea **(Embodied AI**). Nuestra misión es crear la próxima generación de robots inteligentes capaces de comprender, razonar y actuar en entornos complejos, dinámicos y no estructurados. Buscamos un/a Investigador/a Senior para liderar nuestros esfuerzos en la vanguardia de la robótica, con un enfoque en el desarrollo de modelos fundacionales que aprendan habilidades de manipulación y navegación a partir de la interacción con el mundo físico. *Si eres una persona proactiva, autónoma, responsable y resolutiva con capacidad de adaptación a nuevos proyectos y te gusta el trabajo en equipo.* *Si sientes interés por la investigación aplicada y por transferir la tecnología desarrollada a las empresas, ¡sigue leyendo!* ***Qué harás*** Te unirás a un equipo multidisciplinar de excelencia y colaborarás con los principales centros de investigación académicos e industriales de Europa. Tu trabajo no solo impulsará la frontera del conocimiento científico, sino que también tendrá un impacto directo en la transferencia de tecnologías disruptivas a sectores estratégicos. Este rol sitúa **la visión 3D para la interacción física** como pilar fundamental, junto a áreas de investigación clave como los **modelos de acción de visión\-lenguaje (VLA)** y el **aprendizaje por refuerzo e imitación a gran escala**. * **Liderarás líneas de investigación originales en Embodied AI**, desde la concepción de la idea y la formulación de hipótesis hasta la publicación de los resultados en las principales conferencias científicas del sector (e.g., CoRL, RSS, ICRA, NeurIPS). * **Diseñarás, entrenarás y validarás modelos fundacionales para la robótica** (Vision\-Language\-Action models) que traduzcan la percepción multimodal (visión, tacto) y las instrucciones en lenguaje natural en acciones de manipulación y navegación robustas y generalizables. * **Desarrollarás y perfeccionarás el ciclo completo de** ***sim\-to\-real***, utilizando simuladores de alta fidelidad como NVIDIA Isaac Sim para generar datos sintéticos a gran escala y entrenar políticas que se transfieran eficazmente a nuestra flota de robots físicos. * **Experimentarás con nuevas arquitecturas de aprendizaje** y paradigmas de entrenamiento (aprendizaje por refuerzo, por imitación, auto\-supervisado) para dotar a los robots de habilidades complejas, como la manipulación diestra de objetos deformables o el ensamblaje en entornos desestructurados. * **Colaborarás estrechamente con un equipo multidisciplinar** de ingeniero/as de hardware, software y experto/as en dominios de aplicación para integrar nuevas capacidades sensoriales y de actuación en nuestros sistemas de aprendizaje. ***Qué te ofrecemos*** * La oportunidad de **liderar una investigación de vanguardia** con un alto grado de autonomía intelectual y de definir la dirección estratégica de nuestra investigación en Embodied IA. * Acceso a **recursos computacionales y hardware robótico de última generación** para llevar a cabo una investigación ambiciosa. * Un entorno que **fomenta y apoya la publicación en conferencias y revistas científicas de primer nivel**. * **Colaboración con una red de excelencia** que incluye a las mejores universidades y centros de investigación de Europa, participando en proyectos emblemáticos como los del programa Horizonte Europa. * Una carrera profesional sólida con oportunidades de desarrollo y crecimiento en un centro tecnológico de referencia europeo. * Medidas de conciliación de tu vida personal y profesional. * **Titulación:** + Se valorará muy positivamente el Doctorado (PhD) en Ciencias de la Computación, Robótica, Inteligencia Artificial o un campo técnico relacionado. * **Idiomas: inglés fluido (lengua de trabajo científico) y castellano.** * **Conocimientos Fundamentales (Essential Knowledge):** + Experiencia en **visión artificial 3D** para robótica, incluyendo reconstrucción de escenas, campos de radiancia neural (NeRFs), 3D Gaussian Splatting y razonamiento espacial. + Profundo conocimiento teórico y práctico en **aprendizaje por refuerzo (RL)** y **aprendizaje por imitación (IL)**, incluyendo clonación de comportamiento (Behavior Cloning) y políticas de difusión (Diffusion Policies). + Experiencia práctica en el desarrollo y entrenamiento de modelos a gran escala basados en la arquitectura **Transformer**, especialmente **Vision\-Language Models (VLMs)** y **Vision\-Language\-Action (VLA) models**. * **Habilidades Técnicas (Technical Skills):** + Excelente dominio de **Python** y frameworks de deep learning como **PyTorch** (preferido) o TensorFlow. + Experiencia demostrable con simuladores robóticos de alta fidelidad, especialmente **NVIDIA Isaac Sim** y la plataforma **Omniverse**. + Se valorará muy positivamente la experiencia en la transferencia de políticas ***sim\-to\-real*** y en el trabajo con hardware robótico real (e.g., brazos Franka Emika). * **Habilidades Interpersonales:** + Excelentes dotes de comunicación (oral y escrita), capacidad para mentorizar a investigadores junior y trabajar de forma colaborativa en un entorno internacional. + Disponibilidad para viajar. * **Publicaciones:** + Investigación de impacto, evidenciado por publicaciones como primer autor en conferencias de primer nivel en robótica y aprendizaje automático (e.g., CoRL, RSS, ICRA, NeurIPS, ICML, CVPR). **Además, se considerará positivamente:** * Experiencia en el **entrenamiento distribuido** de modelos de IA a gran escala en clústeres de GPUs. * **Contribuciones a proyectos de código abierto** relevantes en robótica o inteligencia artificial. * Experiencia con la gestión y curación de **grandes conjuntos de datos robóticos** (e.g., en formato HDF5, datasets como Open X\-Embodiment). * Conocimiento de arquitecturas de modelos emergentes más allá de Transformers (e.g., State Space Models, Mamba). * Experiencia en la preparación de propuestas para proyectos de investigación europeos (e.g., Horizonte Europa). *Valoramos positivamente las solicitudes de personas con certificado de discapacidad igual o mayor al 33%, en cumplimiento de la legislación vigente, Ley General de Derechos de las Personas con Discapacidad y de su inclusión social (LGD).*