Alumnat col·laborador de tipus A -
curs 2025-26
-
perfil de la plaça EPS009 - Escola Politècnica Superior
-
Facultat/Escola Universitària
-
Plaça
-
Nom del/la tutor/a
-
Places disponibles
-
Crèdits
-
Per reconèixer
-
Òrgan seleccionador
-
Requisits
- Coneixements bàsics de programació i estadística. No s'espera que l'alumne tengui coneixements de física i/o optimització, però sí interès pel tema, així com per l'aprenentatge automàtic (machine learning), estadística avançada i Python. Capacitat per treballar de manera autònoma i motivació per resoldre problemes complexos.
-
Tasques per fer
- Els púlsars i els esdeveniments transitoris són fenòmens astronòmics encara poc compresos, la detecció dels quals planteja reptes científics importants. L'estudiant desenvoluparà i implementarà algorismes innovadors d'aprenentatge automàtic i estadística avançada per identificar senyals periòdics en grans volums de dades. També efectuarà anàlisi estadística, processarà dades reals d'observatoris, validarà els resultats i generarà alertes automàtiques per correu electrònic quan es detectin senyals rellevants.
-
Interès de l'activitat per a la formació de l'alumne/a
- La persona seleccionada aplicarà tècniques de big data i aprenentatge automàtic a dades astronòmiques reals. Dissenyarà mètodes d'estadística avançada i desenvoluparà una eina automatitzada per detectar senyals periòdics, que s'integrarà en bases de dades de telescopis com ALMA. Projecte ideal per a estudiants de Física o Matemàtiques.
-
Documentació que ha d'aportar l'alumne/a
- Extracte acadèmic + currículum