Docente universitario. Inteligencia artificial y Big Data

La Universidad CEU Fernando III convoca proceso de selección para cubrir una plaza docente en el área de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos para el curso académico 2025-2026.
Contrato indefinido. Jornada completa.

Asignaturas a impartir:

• Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento

• Machine Learning (Aprendizaje Automático)

• Computación Big Data en Empresas

• Fundamentos de Big Data

• Técnicas de Minería de Datos

Formación requerida:

• Grado o Licenciatura en Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística, Telecomunicaciones o titulaciones afines.

• Se valorará estar en posesión del título de Doctor en áreas vinculadas a la Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Big Data o Ingeniería del Conocimiento.

• Se valorará acreditación por ANECA o estar en proceso de obtención.

• Formación complementaria en aprendizaje automático, minería de datos, ingeniería del conocimiento, cloud computing o analítica de datos empresariales será positivamente valorada.

Experiencia profesional y docente:

• Experiencia docente universitaria en asignaturas relacionadas con IA, Machine Learning, Big Data o Ciencia de Datos.

• Se valorará experiencia profesional en el desarrollo de sistemas inteligentes, aplicaciones de IA en entornos empresariales, análisis predictivo o implementación de arquitecturas de datos.

• Producción científica en áreas de inteligencia artificial, minería de datos, sistemas expertos o tecnologías emergentes.

• Participación en proyectos de I+D, congresos académicos o actividades de transferencia tecnológica.

• Se valorará experiencia en gestión académica o coordinación docente.

Idiomas:

• Valorable nivel alto de inglés (mínimo B2), especialmente en contextos de docencia bilingüe o internacionalización.

Competencias y habilidades:

• Sólido dominio técnico de las metodologías y herramientas propias de la IA, el Big Data y el aprendizaje automático.

• Capacidad para integrar teoría y práctica mediante el uso de casos reales, datasets aplicados y entornos de simulación.

• Manejo de lenguajes y plataformas como Python, R, TensorFlow, Keras, Spark, Hadoop, SQL o similares.

• Competencia pedagógica, dominio de metodologías activas y herramientas digitales para el aprendizaje técnico.

• Habilidades interpersonales, trabajo en equipo, innovación docente y orientación a resultados.