IMDEA Energía oferta un Puesto de Investigador Predoctoral en la Unidad de Inteligencia Artificial, centrado en la aplicación de técnicas avanzadas de IA a sistemas energéticos complejos. La posición ofrece una formación investigadora sólida combinada con aplicaciones reales, abriendo puertas tanto a una carrera académica como industrial.

Tu trabajo no consistirá en automatizar tareas corporativas con agentes genéricos. Aquí aplicarás técnicas avanzadas de IA/ML a problemas reales, globales y de alto impacto, que influyen en el funcionamiento de nuestra sociedad, dependiente de la energía, cada día.

Este doctorado te sitúa en la intersección de dos áreas en plena expansión, IA y Energía, ofreciendo excelentes perspectivas profesionales a largo plazo. La IA tiene el potencial de transformar el sector energético, y podrás formar parte activa de ese cambio. A través de técnicas como aprendizaje por refuerzo, optimización, IA generativa o inferencia causal, contribuirás a modelar, simular y optimizar sistemas que abordan retos clave: integración de renovables, almacenamiento energético, estabilidad de red o el acceso a la energía.

Buscamos personas con una base sólida en aprendizaje automático que quieran ir más allá del uso estándar de modelos y contribuir al avance de la IA aplicada en sistemas reales de alto impacto.

Este proyecto se centra en el desarrollo de modelos energéticos transferibles y eficientes en datos para edificios, abordando uno de los grandes retos de la IA aplicada: la generalización en entornos reales altamente heterogéneos. El objetivo es diseñar modelos capaces de adaptarse entre edificios, climas y regiones con datos limitados o ruidosos.

Trabajarás en un instituto de investigación de reconocido prestigio internacional, con acceso a financiación, infraestructura puntera y redes de colaboración. El entorno combina excelencia científica con impacto práctico, con acompañamiento cercano por parte del responsable del grupo de IA para maximizar tu productividad, creatividad y desarrollo profesional de forma sostenible.

Únete para construir soluciones reales de IA aplicadas a la energía sostenible, impulsadas por datos, curiosidad e impacto.

Los requisitos son los siguientes:

Descripción de las tareas principales: 

• Construir un corpus de entrenamiento integrando grandes bases de datos públicas de energía en edificios (ASHRAE, Building Data Genome Project, Buildings Bench), armonizando variables y resoluciones temporales para facilitar la transferencia.
• Desarrollar un modelo base de consumo energético en edificios entrenado en regiones con abundancia de datos.
• Diseñar e implementar técnicas de transfer learning y few-shot learning adaptadas a edificios y zonas con datos limitados o ruidosos.
• Crear un marco de evaluación para medir la capacidad de generalización entre edificios y entre países.
• Validar el enfoque en escenarios reales utilizando datos de terceros países (incluyendo países en vías de desarrollo) y explorar su integración con digital twins.
• Desarrollo de una interfaz basada en IA generativa que permita a los operadores consultar predicciones y obtener explicaciones en lenguaje natural para apoyo a la toma de decisiones con AI.
• Contribución al desarrollo de gemelos digitales (digital twins) para sistemas energéticos complejos.
• Colaboración con investigadores y socios industriales en proyectos interdisciplinares.
• Participación en la difusión científica: publicaciones, congresos y reuniones de proyecto.
• Asumir responsabilidad sobre retos de investigación y contribuir a resultados publicables en un entorno de aprendizaje práctico con mentoría continua.

 Requisitos obligatorios:

• Máster oficial en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o un área relacionada.
• Grado en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Ingeniería Informática, Ciencia de Datos o un área relacionada.
• Sólidos conocimientos de programación en Python.

Otros méritos a valorar:

• Buen conocimiento de técnicas de IA aplicada, incluyendo modelado, optimización y procesamiento de datos.
• Experiencia entrenando y evaluando modelos de ML con datos reales (más allá de ejercicios académicos o datasets simplificados).
• Familiaridad con modelado de series temporales, predicción o datos secuenciales.
• Experiencia trabajando con datos imperfectos, ruidosos o heterogéneos.
• Capacidad para leer, entender e implementar métodos a partir de artículos científicos.
• Experiencia con simulación, digital twins o sistemas de apoyo a la decisión.
• Conocimiento de herramientas de control de versiones (Git) y buenas prácticas de desarrollo software.
• Capacidad de resolución de problemas y trabajo autónomo y proactivo.
• Buenas habilidades de organización y documentación.
• Nivel alto de inglés (oral y escrito).
• Motivación por la investigación y por aplicar IA al sector energético.
• Interés en desarrollar una carrera tanto en el ámbito académico como en la industria.
• Experiencia en proyectos de investigación o equipos interdisciplinarios.
• Conocimientos en sistemas energéticos

• Adecuación de la formación del candidato al perfil solicitado.
• Experiencia laboral relacionada con el perfil del puesto de trabajo.
• Conocimientos de inglés.
• Motivación para realizar investigaciones y software de alta calidad.

• Remuneración: Entre 22.000€ – 25.000€ al año, dependiendo de la cualificación y la experiencia.

*El contrato incluye todas las prestaciones del Sistema Público de Salud y Seguridad Social español.

• Contrato: Contrato Predoctoral por un periodo máximo de 4 años.

IMDEA Energía, Móstoles, Madrid