CT es una empresa líder en tecnología, que proporciona servicios de innovación e ingeniería en los sectores aeronáutico, espacial, naval, automovilístico, ferroviario, energético y de plantas industriales. CT impulsa los límites de la tecnología a través de la innovación, y lleva la eficiencia a otro nivel cubriendo todo el ciclo de vida de los productos, desde el diseño y la fabricación hasta el soporte postventa. Con más de 30 años de experiencia, el éxito de CT está impulsado hoy en día por más de 1.800 ingenieros expertos repartidos en siete países, en tres continentes.

Actualmente, seleccionamos perfiles de Ingeniero/a para realizar una beca de prácticas, en proyectos del sector aeroespacial e I+D. Dentro del equipo técnico del dpto. de Stress, participarás en el desarrollo de modelos predictivos y simulaciones aplicadas a entornos de transporte, industriales, instalaciones científicas, etc., con foco en el análisis estructural, optimización de procesos y sistemas inteligentes. Entre otras, desarrollarás las siguientes actividades:

* Desarrollo y validación de modelos de IA aplicados a simulaciones físicas.
* Integración de algoritmos de machine learning en entornos de simulación.
* Proyectos de simulación apoyados en herramientas FEM.
* Análisis de resultados y generación de informes técnicos.
* Automatización de procesos de simulación y postprocesado.
* Colaboración en proyectos con enfoque en eficiencia computacional y precisión predictiva.









#LI-EC1

* Formación académica: cursando el último curso, o pendiente de realizar el TFG, del Grado en Ingeniería Aeroespacial, Industrial, Informática, u otras carreras afines. Se valorará máster o especialización en IA, simulación o ciencia de datos.
* Nivel alto de inglés (mínimo B2).
* Disponibilidad de incorporación durante el mes de octubre.
* Disponibilidad para realizar una jornada semanal de 25 horas.





Requisitos valorables:

- Conocimientos en IA:


* Modelado con redes neuronales (MLP, CNN, RNN).
* Técnicas de aprendizaje supervisado/no supervisado.
* Procesamiento de datos y entrenamiento de modelos con Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc…


- Programación y automatización:

* Dominio de Python y MATLAB.