Investigador Doctor Para Computación Eficiente De Spiking Neural Networks - Alicante, España - Intigia

Descripción

Intigia, empresa líder en la investigación y desarrollo de sistemas microelectrónicos para aviación espacio y defensa, está buscando un Doctor para el desarrollo de nuevas arquitecturas de aceleradores hardware en FPGA y ASIC para Spiking Neural Networks.

Como empresa especializada en ingeniería microelectrónica, desarrollamos IP cores y aceleradores hardware en FPGAs y ASICs para el procesado de señal, encriptación postcuántica e inteligencia artificial para la nueva generación de sistemas de comunicaciones, observación de la tierra y de navegación por satélite.

Valores como el compromiso y la pasión, la creatividad y el aprendizaje continuo, la ética, el respeto mutuo, y el trabajo en equipo son fundamentales para nosotros.

Si estás preparado para asumir desafíos y quieres formar parte de nuestro equipo, te invitamos a postular para esta posición.

TareasDesarrollo de proyectos de I+D+iInvestigar y desarrollar nuevas arquitecturas de SNN en FPGAs y ASIC.Diseño de SNN para aplicaciones en comunicaciones satélite, detección de anomalías, mantenimiento predictivo y observación de la tierra.

Liderar el desarrollo de nuevos productos.
Trabajar en equipo y colaborar con otros profesionales para lograr los objetivos de la empresa.

RequisitosBuscamos un doctor para el desarrollo de nuevas arquitecturas de aceleradores hardware que permitan la computación eficiente de SNN en FPGA, SoC o ASIC.

Requisitos Prioritarios Doctor en algún área de conocimiento afín.
Conocimiento de la ingeniería microelectrónica y familiaridad con los diferentes procesos de diseño y herramientas.
Experiencia en el desarrollo de sistemas neuromórficos, SNN, sistemas biomédicos, sistemas basados en memresistors y similares.
Diseño de circuitos analógicos o mixed-signal (filtros activos, ADC, etc.) y simulación (Spice).Conocimiento de VHDL y/o Verilog-SystemVerilog.
Requisitos Opcionales Desarrollo de Redes Neuronales Artificiales (ANN) utilizando Keras, Pytorch, TensorFlow o similares.
Experiencia en el desarrollo de FPGA y ASIC.Buen nivel de inglés.

BeneficiosFormación profesional Horario de trabajo flexible Formato de trabajo hibrído con teletrabajo y presencialOrdenador portátil de empresaBebidas gratisCafeteríaGuarderíaAcceso sin barrerasTe animamos a inscribirte en el proceso, aunque tu perfil no se ajuste al 100% a nuestros requisitos.

Estaremos encantado de conocerte y analizar contigo si eres la persona adecuada para unirte a nuestro equipo y si somos la empresa para ti.

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