Geintra

1. Descripción

NeurEYE es un proyecto altamente interdisciplinar cuyo objetivo principal es desarrollar y validar clínicamente un sistema automatizado para evaluar las limitaciones funcionales en personas con afecciones neurológicas (PNC), como la enfermedad de Parkinson (EP), la esclerosis múltiple (EM), la enfermedad de Alzheimer (EA) y las lesiones cerebrales (por ejemplo, accidente cerebrovascular y parálisis cerebral).

El objetivo es analizar el comportamiento y el estado funcional de los usuarios a través de datos recopilados de múltiples sensores (incluidos datos inerciales y audiovisuales) mientras los usuarios realizan actividades de la vida diaria (AVD), generando en última instancia informes clínicos completos para apoyar a los profesionales de la salud en el diagnóstico, tratamiento y rehabilitación.

La tesis doctoral estará enfocada a desarrollar una metodología, diseñar, implementar y validar la algorítmica requerida para la evaluación automática de limitaciones funcionales por condiciones neurológicas, que: 1) den valoraciones objetivas con validez clínica, y 2) eliminen las interferencias en la ejecución de las pruebas causadas por la presencia física del evaluador. La subjetividad del evaluador humano será reemplazada por un sistema automático que extrae información multimodal (es decir, multisensorial) del entorno durante la evaluación funcional del usuario. En concreto, incluirá los sensores de audio, vídeo y profundidad y la información recogida de los sensores wearables que pueda llevar el sujeto. Dado el historial médico del sujeto, la evaluación objetiva también proporcionará pistas que pueden usarse para la detección temprana de limitaciones.

El aprendizaje profundo es ampliamente reconocido como una dirección de investigación activa en el aprendizaje automático. Su rendimiento ya alcanza el de los seres humanos en muchos escenarios reales de aprendizaje, incluida la visión por computador, el lenguaje natural y las señales biológicas. En base a su alto interés, el objetivo de la tesis doctoral será investigar la arquitectura de IA y los modelos generativos de última generación en un contexto multimodal con datos escasos y restricciones privadas, probando arquitecturas y algoritmos conocidos y novedosos para diseñar el sistema mencionado. Se espera que una mejora beneficie a la salud pública, entre otros objetivos sociales.

La tarea prevista no solo es teóricamente significativa, sino que, lo que es más importante, los resultados de la investigación podrían aplicarse ampliamente en diversas aplicaciones, por lo que la construcción de demostradores realistas y bases de datos de capacitación también son objetivos clave de la propuesta.

2. Condiciones de contratación

• Ofrecemos un Contrato de Personal Investigador Predoctoral en Formación (FPI) para realizar la tesis doctoral en el grupo de investigación multidisciplinar del proyecto NeurEYE dentro de GEINTRA, en la Universidad de Alcalá (a 30 km de Madrid).
• Las características de la oferta de investigación son las siguientes:
◦ Trabajo a tiempo completo de 37,5h/semana
◦ Un contrato de 4 años: 23.252,00 €/año para los 3 primeros, 24.470,51 €/año para el 4º.
• Además, también se sufragarán los gastos de investigación, incluido material, publicaciones y gestión.
• El trabajo se realizará en un esquema parcialmente presencial en las dependencias de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alcalá, dentro del Departamento de Electrónica.
• La tesis doctoral se desarrollará en inglés.
• La aceptación de la convocatoria incluirá necesariamente la inscripción y matrícula en el Programa de Doctorado "Electrónica: Sistemas Electrónicos Avanzados. Sistemas Inteligentes (D441)", del Departamento de Electrónica de la Universidad de Alcalá, y obtener el título de Doctor por la Universidad de Alcalá, al finalizar con éxito el programa.

3. Elegibilidad / Requisitos

1. Máster en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Procesamiento de Señales, Matemáticas Aplicadas o afines (con al menos 60ECTS a nivel de máster).
2. Habilidades en matemáticas, análisis de señales / sistemas y programación.
3. Interés en el área específica de investigación y deseo de obtener un doctorado en tecnologías de IA para el procesamiento de señales biológicas / de audio / video / profundidad.
4. Capacidad para llevar a cabo investigaciones independientes, habilidades sociales / de comunicación, espíritu de equipo y voluntad de trabajar en un entorno interdisciplinario.
5. Buenas habilidades de escritura, lectura, comprensión auditiva, expresión oral y presentación en inglés.
6. Se valorará positivamente la experiencia previa en visión por computadora, aprendizaje automático / profundo, especialmente semi-supervisado o no supervisado.
7. No estar en posesión de un título de doctor.

Los puestos están abiertos a todos los candidatos calificados, independientemente de su nacionalidad, y se espera que el candidato seleccionado comience a trabajar durante el primer semestre de 2026.

4. Aplicaciones

Los candidatos deben enviar su solicitud electrónicamente y en inglés, antes del 11 de noviembre de 2025 enviando un correo electrónico a marta.marron@uah.es que incluya:

• Una copia de su pasaporte o documento oficial de identidad.
• Un currículum vitae (CV) detallado, que incluya datos personales, profesionales y académicos, y una lista de publicaciones de investigación (si las hubiera).
• Una carta personal que lo describa a usted, sus calificaciones y objetivos de investigación, y motive la solicitud y su interés en el puesto.
• Una copia digital de sus certificados de grado de licenciatura y maestría.
• Una copia digital de la tesis de maestría u otra muestra de escritura importante.
• 2 cartas de recomendación formales con membrete de la empresa/universidad.
• Otra documentación que considere relevante para su solicitud.

Una vez recibida la documentación, nos pondremos en contacto con usted por correo electrónico en el plazo de una semana en un proceso de preselección en dos etapas.

Si tiene preguntas, puede comunicarse con la Dra. Marta Marrón Romera (marta.marron@uah.es)