BECA: Civil y Estructuras. Machine Learning y Análisis de Datos aplicado a Ingeniería Estructural

Prácticas en Machine Learning y Análisis de Datos aplicado a Ingeniería Estructural

Quiénes somos

Somos un equipo de digitalización integrado en el Departamento Civil de una compañía internacional de ingeniería que desarrolla grandes proyectos industriales y energéticos a nivel mundial.

Trabajamos en el desarrollo de herramientas propias para automatizar procesos de ingeniería estructural, explotar información procedente de modelos de cálculo y mejorar la eficiencia de los procesos de diseño mediante técnicas avanzadas de análisis de datos.

Qué buscamos

Buscamos un/a estudiante de último curso de grado o de máster con interés en Machine Learning, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial aplicada a problemas reales de ingeniería.

No buscamos experiencia profesional previa. Valoramos especialmente la curiosidad, la capacidad analítica y las ganas de aprender.

Qué harás

Darás apoyo en proyectos orientados a aplicar técnicas de análisis de datos y Machine Learning sobre información procedente de modelos estructurales utilizados en grandes proyectos industriales.

Entre otras tareas:

• Análisis y preparación de datos.
• Desarrollo de scripts en Python para extracción y transformación de información.
• Análisis exploratorio de datos.
• Desarrollo y evaluación de modelos predictivos y de clasificación.
• Detección de patrones y anomalías en bases de datos de ingeniería.
• Desarrollo de prototipos de herramientas basadas en inteligencia artificial.
• Visualización y presentación de resultados.

Trabajarás en colaboración directa con profesionales de ingeniería estructural y desarrolladores/as de software especializados/as en automatización de procesos de ingeniería.

Ejemplos de proyectos

• Detección automática de patrones de modificación entre modelos de cálculo y modelos de fabricación de estructuras metálicas.
• Clasificación automática de tipologías estructurales.
• Detección de inconsistencias y anomalías en modelos estructurales.
• Explotación de bases de datos históricas de diseño para identificar patrones de ingeniería.
• Aplicación de técnicas de IA generativa para asistencia a procesos de ingeniería.

Requisitos

• Estudiante de último curso de grado o máster en:
• Ingeniería Informática.
• Ciencia de Datos.
• Matemáticas.
• Física.
• Ingeniería Industrial.
• Titulaciones afines.

Se valorarán conocimientos de:

• Python.
• Pandas.
• NumPy.
• Scikit-Learn.
• SQL.
• Git.
• Jupyter Notebook.

No es imprescindible dominar todas las herramientas.