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Open position: Research assistant/PhD in Natural Language Processing for the Generation of Virtual Assistants

 

Position description

We are seeking a highly motivated early-career researcher to contribute to the development and research efforts of a fully funded project in natural language processing (NLP). Candidates with interest in the field, prior experience, research background, or publications in NLP are encouraged to apply.

The successful candidate will join the ACKnowledge project (Assistant Construction Kit – Research and Experimental Development in Specialized Assistants), working on cutting-edge advancements in AI-driven language technologies. This position also offers the possibility of pursuing a PhD within the department, providing an excellent opportunity for academic and professional growth. If you are passionate about NLP and looking for a dynamic research environment, we encourage you to apply!

The position is open at the Intelligent System Group (GSI), Department of Telematic Engineering  at the Telecommunications Engineering School of Universidad Politécnica de Madrid (Technical University of Madrid).

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El Grupo de Sistemas Inteligentes fue fundado por los profesores Gregorio Fernández, Mercedes Garijo y Fernando Sáez-Vacas en 1985, abordando temáticas de sistemas inteligentes y complejidad, creando una escuela de investigadores y profesionales. Estas becas están destinadas a continuar su labor en la formación de investigadores en dichas temáticas.

El Grupo de Sistemas Inteligentes de la Universidad Politécnica de Madrid publica la quinta convocatoria de becas destinadas a estudiantes de la Universidad Politécnica de Madrid que realicen trabajos de investigación en el Grupo de Sistemas Inteligentes durante el curso 2024-2025.

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El objetivo de la Cátedra Cabify es favorecer el desarrollo de modelos de transporte alternativos y ecológicos a través del estudio y observación de los mismos. Para ello, buscamos estudiantes de Grado o Máster interesados en:

  • Aprendizaje automático
    • Aprendizaje profundo (Deep Learning)
    • Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning)
    • Aprendizaje en grafos (Graph Neural Networks)
  • Modelos de predicción de demanda
  • Análisis de datos
  • Simulación basada en agentes

 

Los proyectos de la cátedra ofrecen una posibilidad única de trabajar directamente en problemas reales de la industria en un entorno académico orientado a la publicación científica.

Las condiciones son las siguientes:

  • Comienzo estimado: 1 de Octubre de 2023
  • Remuneración: 550€/mes
  • Dedicación: 20h/semana
  • Duración mínima: 3 meses, prorrogables hasta final de curso

Las personas interesadas pueden enviar sus dudas y solicitudes por correo a This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. antes del 22 de septiembre, incluyendo:

  • Motivación para participar en las becas
  • Resumen de experiencia en proyectos relacionados
  • Temáticas de interés
  • Currículum vitae
  • Expediente académico
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