Investigador; en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos

Puesto: Investigador(a) en Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos
Location: Centro Tular Primera Sección

Ser parte de  Tec Salud  significa colaborar en una comunidad que  transforma la salud con innovación, educación de excelencia e investigación de vanguardia  . Únete a Tec Salud y juntos transformemos la calidad de vida de las personas.

En el Centro de Primera Infancia (CPI), buscamos vincular a un/a investigador/a con liderazgo en aprendizaje automático y ciencia de datos, que contribuya a desarrollar una infraestructura científica innovadora orientada a comprender cómo los sistemas sociales, biológicos y ambientales se interconectan en el desarrollo humano temprano. La persona seleccionada jugará un papel central en la integración y análisis de grandes volúmenes de datos interdisciplinarios, generando conocimiento aplicable a políticas públicas y estrategias de desarrollo sostenible.

Desarrollo y aplicación de modelos de aprendizaje automático, modelado predictivo o simulación para el análisis de sistemas sociales y de desarrollo.
Diseño de infraestructuras y arquitecturas de datos bajo principios FAIR y estándares de ciencia abierta.
Investigación interdisciplinaria en la interfaz entre tecnología, comportamiento humano, salud, educación y sostenibilidad.
Generación de evidencia que oriente políticas basadas en datos y desarrollo de herramientas de análisis para la toma de decisiones públicas.

Desarrollar un programa de investigación sólido y articulado con las líneas estratégicas del CPI, con énfasis en modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicados a la primera infancia, política pública, y al desarrollo social.
Publicar en revistas científicas de alto impacto (Scopus Q1 o Q2) y en foros internacionales especializados en ciencia de datos, IA o sistemas sociales complejos.
Liderar o participar significativamente en proyectos con atracción de fondos externos, nacionales o internacionales, que fortalezcan la infraestructura de investigación del CPI.
Contribuir a la formación de talento interdisciplinario de miembros del equipo y colaboradores del CPI mediante procesos de investigación colaborativo.
Colaborar con redes nacionales e internacionales de investigación en IA, sostenibilidad y políticas públicas.
Integrar nuevas tecnologías y métodos computacionales en proyectos de investigación y formación académica.
Promover la ética, transparencia y responsabilidad social en el uso de la IA y la ciencia de datos.
Publicaciones anuales en revistas indexadas (mínimo 2 artículos Scopus Q1–Q2).
Atracción de fondos externos.

Doctorado culminado en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Matemáticas Aplicadas, o Ciencias Sociales Computacionales, o disciplinas afines.
Se preferirán candidatos con formación o experiencia en las siguientes áreas:

Modelos predictivos, aprendizaje profundo o simulación de sistemas complejos.
Integración y análisis de grandes bases de datos (multivariadas, longitudinales, o multisectoriales).
Infraestructura de datos científicos y gestión FAIR.
Investigación aplicada o traslacional en contextos de políticas públicas, salud, educación o sostenibilidad.
Nivel de inglés C1 o superior.
Experiencia verificable en investigación y publicación científica en aprendizaje automático, ciencia de datos, IA aplicada o modelado de sistemas sociales.
Trayectoria en proyectos interdisciplinarios con impacto social o de política pública.
Solvencia en análisis cuantitativo, estadístico y computacional.
Deseable experiencia en la atracción de fondos de investigación o en la gestión de proyectos colaborativos internacionales.

¡Por ello no discriminamos por edad, origen étnico, nacionalidad, género, orientación sexual, estado civil, condición social, estado de salud, creencias religiosas, doctrina política o discapacidad.

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