Investigador/a en ciencia de datos, modelización predictiva y humano digital En el Instituto de Biomecánica de Valencia (IBV) desarrollamos tecnologías que ayudan a comprender mejor a las personas: cómo son, cómo se mueven, cómo interactúan con productos y entornos y cómo podemos transformar esos datos en soluciones que mejoren la salud, la seguridad, la ergonomía y la calidad de vida.

Buscamos una persona con una sólida base técnica y muchas ganas de aprender para incorporarse a nuestro equipo de investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

No buscamos únicamente a alguien que entrene modelos. Buscamos a alguien que disfrute entendiendo los problemas desde la raíz, planteando hipótesis, construyendo modelos robustos y convirtiendo datos complejos en conocimiento útil.

Participarás en proyectos de I+D+i donde la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la modelización predictiva se aplican a retos reales relacionados con las personas. En tu día a día podrás:

Diseñar y desarrollar modelos predictivos basados en datos reales.

Analizar datasets complejos e identificar oportunidades para mejorar su calidad y capacidad predictiva.

Combinar datos experimentales del IBV con datos abiertos, datos sintéticos y simulaciones.

Trabajar con información procedente de antropometría 3D/4D, movimiento humano, ergonomía, salud, comportamiento, sensores, señales fisiológicas y otras fuentes multimodales.

Desarrollar soluciones de predicción, segmentación, detección de patrones, recomendación, estimación de variables humanas y evaluación del riesgo.

Participar en proyectos donde la IA generativa, los LLMs y los agentes inteligentes ayuden a acelerar el análisis, automatizar procesos o desarrollar asistentes inteligentes.

Colaborar con investigadores/as de diferentes disciplinas para transformar la investigación en soluciones tecnológicas con impacto real.

Nos gustaría incorporar a una persona recién titulada o con poca experiencia profesional, pero con una base técnica sólida, curiosidad y muchas ganas de seguir aprendiendo. Valoramos especialmente a quienes disfrutan entendiendo los problemas antes de resolverlos y son capaces de preguntarse qué datos hacen falta,



qué hipótesis tienen sentido y cómo validar que un modelo realmente funciona.

Grado en Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos, Ingeniería Informática, Física, Telecomunicaciones o disciplinas afines.

Se valorará formación de Máster en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Estadística Aplicada, Modelización Matemática o áreas relacionadas.

Conocimientos imprescindibles

Base sólida en matemáticas, estadística y probabilidad.

Buen nivel de programación y capacidad para desenvolverse en distintos entornos técnicos.

Conocimientos de machine learning y modelización predictiva (regresión, clasificación, clustering, modelos probabilísticos, series temporales, validación y evaluación de modelos).

Capacidad para trabajar con datos reales, incompletos, heterogéneos o longitudinales y convertirlos en modelos útiles.

Interés por utilizar herramientas de IA como LLMs, agentes inteligentes y asistentes de programación para mejorar la investigación.

Experiencia con librerías de ciencia de datos y deep learning (NumPy, Pandas, Scikit‑Learn, PyTorch, TensorFlow, JAX, Statsmodels...).

Conocimientos de estadística avanzada, análisis bayesiano, explicabilidad e incertidumbre.

Modelos generativos, embeddings, transfer learning, active learning o aprendizaje continuo.

Trabajo con datos multimodales, sensores, imagen, texto, señales fisiológicas o datos 3D/4D.

Generación y validación de datos sintéticos mediante simulación o modelos generativos.

Experiencia con LLMs, RAG, agentes inteligentes o automatización del análisis de datos.

Buenas prácticas de desarrollo: Git, Docker, MLflow, DVC, experiment tracking y testing.

Bases de datos SQL y NoSQL, APIs, pipelines ETL/ELT y herramientas de visualización.





Trabajarás en proyectos donde la inteligencia artificial se aplica para comprender mejor a las personas y desarrollar tecnologías con impacto real. Aquí los modelos se convierten en soluciones aplicadas al diseño de productos, la salud, la movilidad, la ergonomía, la interacción persona‑tecnología y la mejora del bienestar. Te ofrecemos:

Participar en proyectos punteros de I+D+i relacionados con IA, ciencia de datos y humano digital.

Trabajar junto a investigadores/as de distintas disciplinas en un ambiente altamente colaborativo.

Aprender y crecer en tecnologías emergentes.

Participar en publicaciones científicas y transferencia tecnológica cuando el proyecto lo permita.

Flexibilidad horaria real. Organizamos la jornada sobre un promedio de 7,5 horas diarias, con múltiples posibilidades para adaptarla a tu ritmo y facilitar la conciliación. Entre ellas, tenemos horario flexible de entrada, entre las 8:00 y las 10:00 h, para que puedas organizar mejor tu día; posibilidad de hacer jornada intensiva los viernes y en verano, posibilidad de hacer teletrabajo dos tardes a la semana, siempre que las necesidades del proyecto lo hagan posible.

Confiamos en las personas para que gestionen su tiempo con responsabilidad.

Aprendizaje continuo. Tendrás acceso a congresos, formación especializada y oportunidades de desarrollo profesional, porque entendemos que seguir aprendiendo forma parte del trabajo investigador.

Retribución flexible. Podrás adaptar parte de tu compensación a través de un paquete que incluye seguro de salud, restaurante, transporte, guardería y formación.

Un entorno privilegiado para investigar. Trabajarás en el campus de la UPV, con acceso a parking, instalaciones deportivas, gimnasio y todas las ventajas de un entorno universitario dinámico e innovador.

Una cultura basada en la colaboración. Compartir conocimiento forma parte de nuestro día a día. Trabajarás junto a investigadores de distintas disciplinas en proyectos nacionales e internacionales con impacto real.

Si te apasionan la ciencia de datos, las matemáticas y la inteligencia artificial, y quieres aplicar ese conocimiento para desarrollar tecnologías centradas en las personas, queremos conocerte.

📌 Investigador/a en ciencia de datos, modelización predictiva y humano digital (Madrid)
🏢 Instituto de Biomecánica (IBV)
📍 Madrid