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Nº 5301 - (FUNDACIÓN LEONARDO TORRES QUEVEDO) - Personal investigador para realización actividades en proyectos relativos al proyecto Estudio para la Determinación Superficial de Aceros para Muelles Sometidos a Shot Peening.

Only job offers related to research are meant to be translated into English. Therefore, as this is not a research-related offer, part of the content is provided in Spanish. We apologize for any inconvenience this may cause. Thank you for your understanding.

 

 Description of the job position (tasks and responsibilities)

Functions

Líneas actividad:

Evaluación de la integridad estructural de materiales y componentes: análisis experimental y numérico de la respuesta mecánica de materiales cementicios, poliméricos y metálicos bajo distintas condiciones de servicio y deterioro.

Modelado numérico mediante técnicas de elementos finitos (FEA): simulación de procesos de carga, fatiga y térmicos utilizando herramientas como ANSYS, Abaqus o similares, con especial atención a la validación frente a resultados experimentales.

Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial en ingeniería estructural: desarrollo de modelos predictivos basados en machine learning para estimar propiedades mecánicas, deterioro o comportamiento estructural a partir de datos experimentales y simulaciones.

Generación y gestión de datos científicos: diseño de bases de datos experimentales y sintéticas, análisis estadístico de resultados y aplicación de técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.

Funciones y tareas:

Diseñar, ejecutar y analizar ensayos experimentales orientados al estudio de la integridad estructural de materiales.

Desarrollar modelos numéricos y validar su comportamiento frente a resultados experimentales.

Implementar modelos de aprendizaje automático para la predicción de propiedades estructurales y evaluación de incertidumbre.

Participar en la preparación de artículos científicos, informes técnicos y documentación de proyectos.

Colaborar en la gestión de bases de datos, procesado de resultados y automatización de análisis mediante Python y herramientas de IA.

Apoyar en tareas de transferencia de conocimiento, coordinación con empresas colaboradoras y formación de estudiantes vinculados al proyecto.

MÉRITOS A VALORAR:
 
OTRAS TITULACIONES OFICIALES:

Postgrado en Ciencia de datos y/o simulación numérica y/o en integridad estructural.
Baremo 30%

EXPERIENCIA EN RELACIÓN CON EL PERFIL DEL TRABAJO A REALIZAR:

Experiencia acreditada en investigación en el ámbito de la integridad estructural de materiales y componentes, incluyendo análisis de durabilidad, daño y fractura.

Experiencia en modelado numérico mediante elementos finitos (FEA), con manejo avanzado de software como ANSYS y Abaqus, y validación de modelos frente a resultados experimentales.

Experiencia en modelado mediante herramientas de inteligencia artificial, con manejo avanzado de lenguaje de programación Python.

Participación en proyectos de investigación competitivos nacionales e internacionales vinculados a la caracterización estructural y modelado de materiales compuestos, poliméricos y cementicios.

Aplicación de técnicas de machine learning y deep learning al análisis de datos experimentales y a la predicción de propiedades mecánicas.

Experiencia en gestión y análisis de datos mediante lenguajes de programación (Python, R) y librerías de ciencia de datos.

Contribución científica demostrable mediante publicaciones en revistas indexadas (JCR) y participación en congresos internacionales.

Baremo 15%

FORMACIÓN COMPLEMENTARIA:

Cursos especializados en Ciencia de datos

Cursos especializados en Simulación numérica

Cursos especializados en integridad estructural

Baremo 10%

IDIOMAS:

Inglés nivel B2 (según el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas).

Se valorará positivamente el conocimiento de otros idiomas, como portugués, francés y alemán.

Baremo 10%

OTROS MÉRITOS:

Premios o menciones de excelencia.

Estancias de investigación en centros internacionales y colaboración con empresas del sector industrial.

Experiencia en docencia universitaria en asignaturas relacionadas con la mecánica estructural, el análisis numérico y la simulación.

Capacidad de trabajo en equipo, liderazgo de paquetes de trabajo en proyectos de investigación y experiencia en la dirección de estudiantes de máster y doctorado.

Baremo 15%

ENTREVISTA PERSONAL:

Baremo 20%

IMPORTANTE:

Las personas interesadas deberán presentar su solicitud en el plazo de 5 días hábiles, contados desde el día siguiente al de la publicación, y acompañando la siguiente documentación:

Impresos de solicitud de participación en procesos de selección en convocatorias para la contratación de personal investigador, cumplimentado.

Fotocopia del Documento Nacional de Identidad, o documento equivalente.

Fotocopia del Título o justificante de haber abonado la correspondiente tasa de expedición del Título.

Currículum académico y profesional y documentos acreditativos de los méritos alegados, mediante fotocopia.

Con independencia de la necesaria inscripción en la oferta a través de este portal, se deberá presentar la documentación exigida en la convocatoria en el departamento/unidad que realiza la convocatoria o bien enviar toda ella escaneada al siguiente correo electrónico, indicando la oferta a la que hace referencia: ferrenod@unican.es

Workplace

E.T.S.I. Caminos, Canales y Puertos

Deadline for registration

11:59 PM hours from Tuesday, October 28, 2025

No. of positions: 1

Daily working hours

Mañana y tarde

Duration

Indefinida

Hours

L-V de 9 a 13:30 h y de 16 a 19 h

Type of contract

Permanent full time

Retribution

41916,14 - Bruto/Año

Incorporation

01/11/2025

 Candidates requirements

Academic requirements

  • University studies (PhD in Civil Engineering)
  • University studies (PhD in Civil Engineering)

Languages

  • B2 in English • Se valorará positivamente el conocimiento de otros idiomas, como portugués, francés y alemán.

Computer requirements

  • Expert in Programming Languages (C/C++, HTML, Java, JavaScript, SQL, XML, etc.)

Competencies

  • Continuous learning