Posición de Investigación Predoctoral de 4 Años

• Título de grado y máster que permita el acceso a un programa de doctorado. Se espera que los candidatos posean un título de grado o máster en informática, ciencia de datos, matemáticas o una disciplina de ingeniería relacionada con la inteligencia artificial.
• Habilidades de programación y capacidad para desarrollar soluciones de software.
• Interés en la investigación aplicada y en el diseño multidisciplinar de sistemas de IA centrados en el ser humano.
• Buen dominio del inglés y capacidad para trabajar de forma independiente dentro de un equipo interdisciplinar.

• Experiencia en inteligencia artificial, aprendizaje automático (machine learning), ciencia de datos, interacción persona-ordenador o ingeniería de software.
• Conocimientos de Python, modelos de lenguaje, sistemas multiagente, IA explicable, desarrollo de API o desarrollo de aplicaciones web.
• Experiencia en análisis estadístico, diseño experimental, visualización de datos o investigación de métodos mixtos.
• Participación previa en proyectos de investigación, publicaciones, tesis de máster, repositorios de software o desarrollos tecnológicos.
• Interés en la sostenibilidad, la ciencia ciudadana y el uso de la inteligencia artificial para abordar retos sociales y medioambientales.

Convocatoria de una plaza de doctorado de 4 años en el grupo de investigación DEUSTEK6 de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto.

El propósito de esta posición es realizar un doctorado en el marco del proyecto "Reciprocal Learning and Collective Intelligence through Human-AI Collaboration for Pro-Environmental Change (RECLAIM)" (referencia administrativa PID2025-175861OB-I00), financiado en la convocatoria de Proyectos de Generación de Conocimiento 2025 - Proyectos de Generación 2025 de Conocimiento.

El candidato o candidata seleccionado/a se incorporará al equipo de investigación "DEUSTEK6- Humanized Computing for Smart Sustainable and Healthier Communities and Environments" de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto y cursará sus estudios doctorales en el Programa de Doctorado en Ingeniería para la Sociedad de la Información y el Desarrollo Sostenible.

RECLAIM (Reciprocal Learning and Collective Intelligence through Human-AI Collaboration for Pro-Environmental Change) (referencia administrativa PID2025-175861OB-I00) posiciona a los ciudadanos y a las comunidades locales como correguladores —no meramente como proveedores de datos— de los servicios de IA que median la gobernanza ambiental urbana (calidad del aire y ruido). El proyecto diseña un Marco de Colaboración Humano-IA (HAICF) y Agentes de Aprendizaje Recíproco (RLAs) con niveles de autonomía negociables, explicables y contestables, desplegados en Escenarios de Inteligencia Híbrida (un campus universitario y un barrio/escuela) mediante Ciencia Ciudadana Extrema (ECS). La tesis doctoral asociada se centra en el diseño, implementación y evaluación longitudinal de estos RLAs y del HAICF, siguiendo una metodología de Investigación Basada en el Diseño (Design Science Research), para determinar cómo la autonomía negociable y la explicabilidad afectan a la calibración de la confianza, la agencia percibida y el cambio sostenido de comportamiento proambiental, generando principios de diseño transferibles a otros entornos de gobernanza inteligente y participativa.

• Desarrollo de una tesis doctoral en inteligencia artificial, centrada en la colaboración humano-IA y su aplicación a los retos medioambientales.
• Diseño e implementación de agentes inteligentes con diferentes niveles de autonomía, explicabilidad y supervisión humana.
• Desarrollo de prototipos y componentes de software, junto con el análisis de los datos obtenidos de sensores, plataformas y estudios con usuarios.
• Despliegue local (on-premises) de agentes inteligentes mediante la adaptación de modelos de lenguaje extensos (LLMs) de código abierto, garantizando al mismo tiempo el uso eficiente de los recursos computacionales desde el punto de vista energético.
• Participación en pilotos en el mundo real realizados en campus universitarios, barrios o centros educativos, utilizando métodos de investigación mixtos que combinan enfoques cuantitativos y cualitativos.
• Publicación de resultados científicos y contribución a las actividades de investigación y transferencia de conocimiento del proyecto RECLAIM.

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Descripción del puesto

Proyecto

Institución financiadora

Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades

Duración del contrato y remuneración

• El contrato tendrá una duración máxima de 4 años.
• Salario: 25.456,10 € brutos al año.

Si se obtiene el título de doctor antes de que finalice el periodo de cuatro años, se financiará un Periodo de Orientación Postdoctoral (POP) de una duración máxima de 12 meses, destinado al desarrollo profesional y la especialización adicionales.

Financiación adicional

Además, el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades proporciona una financiación adicional de 7.000 € para cubrir gastos relacionados con estancias de investigación en centros de I+D y tasas de matrícula de estudios doctorales.

Fecha de inicio prevista

La fecha de inicio estará sujeta a la resolución final de la Convocatoria de "Proyectos de Generación de Conocimiento" 2025 «Proyectos de Generación de Conocimiento» y se espera que tenga lugar entre noviembre y diciembre de 2026.

Se espera que el candidato o candidata se incorpore a la Universidad de Deusto en un plazo máximo de nueve meses a partir del primer día del mes siguiente a la publicación de la resolución final de adjudicación de la ayuda.

REQUISITOS para la posición de doctorado

Requisitos de solicitud

1. Cumplir los requisitos establecidos en el Artículo 12 de la convocatoria de "Proyectos de Generación de Conocimiento 2025". Específicamente, el Artículo 12.2 especifica los criterios de evaluación y sus puntuaciones correspondientes (ver páginas 27 y 28).
2. Estar matriculado/a o haber sido admitido/a durante la Fase 2 en un programa de doctorado de la Universidad de Deusto para el curso académico 2026/2027.