Denominación
1 plaza para estudiantes del Máster en Ingeniería de Automatización e Informática Industrial de la Universidad de Oviedo.
Fecha inicio plazo presentación candidaturas
14/10/2020; 00:00:00h.
Fecha fin plazo presentación candidaturas
16/10/2020; 23:59:59h.
Requisitos
Estudiantes del Máster en Ingeniería de Automatización e Informática Industrial de la Universidad de Oviedo.
Plan de Formación
Las actividades de investigación, que se definen más adelante en la convocatoria, estarán supervisadas en todo momento por el tutor de las prácticas y por la persona que se responsabilizará de este proyecto de prácticas en CTIC Centro Tecnológico.
El plan de formación de las prácticas tiene como objetivo principal contribuir a la formación integral de los estudiantes, complementando sus enseñanzas teóricas y prácticas, y persigue que los estudiantes adquieran las siguientes competencias:
- Comprender y aplicar de la metodología de trabajo adecuada a la realidad profesional en el ámbito de las actividades de esta convocatoria.
- Aplicar técnicas para el desarrollo de trabajos en equipo.
- Desarrollar la capacidad de decisión y del espíritu crítico.
Duración prevista
288 horas, a realizar en el periodo comprendido entre el 20 de octubre y el 31 de diciembre de 2020.
Dedicación horaria
25 ó 30 horas semanales, en función de la situación académica de la persona seleccionada
Centro de realización de la actividad
CTIC Centro Tecnológico
Parque Científico Tecnológico de Gijón
C/ Ada Byron, 39 33203 Gijón, Asturias
Actividades de investigación que realizará
Las actividades que realizará el personal en formación se enmarcarán en alguna de las líneas de especialización de CTIC vinculadas a retos tales como Transformación Digital, Territorios Inteligentes o Envejecimiento Activo y Bienestar.
Las personas se integrarán en equipos con perfiles senior, competencias y conocimientos altos y en proyectos de investigación que están en marcha sobre las siguientes temáticas:
- Investigación, desarrollo y optimización de algoritmos de aprendizaje automático para su posterior despliegue en dispositivos de bajo consumo (NVIDIA Jetson) así como su integración en un sistema de computación distribuido.
