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Este proyecto de investigación busca un profesional capaz de integrar métodos de aprendizaje profundo en el estudio del comportamiento aviar, específicamente en fenómenos de selección sexual y comunicación acústica en aves. El rol demanda dominio de arquitecturas de redes neuronales aplicadas a procesamiento de audio y visión por computadora, combinado con capacidad de diseño experimental en contextos de ornitología. Los entregables típicos incluyen modelos entrenados, datasets anotados, análisis comparativos de metodologías y reportes técnicos documentados. El presupuesto indicado (USD 2000-5000) y la duración de 52 semanas sugieren un alcance de investigación mediano, posiblemente enfocado en prototipado, validación de hipótesis y publicación de resultados. Se espera trabajo colaborativo con equipos del MNCN y CSIC, lo que implica familiaridad con protocolos académicos y capacidad de comunicación científica.
Se busca candidato para solicitar beca de la CAM sobre selección sexual y canto en aves. Plan de estudio incluye métodos de inteligencia artificial (deep learning) y trabajo de campo. Convocatoria por publicar en enero.
No necesariamente. Se valora más el dominio en deep learning y procesamiento de señales. El conocimiento ornitológico puede adquirirse durante el proyecto con orientación de los equipos del CSIC y MNCN.
El trabajo de campo es complementario al análisis computacional. Incluye recolección de datos acústicos y visuales de aves en su entorno natural, que servirán como base para entrenar y validar los modelos de deep learning.
Según la descripción, la convocatoria será publicada en enero. Se recomienda estar atento a los canales oficiales del CSIC y MNCN para los detalles completos y requisitos de elegibilidad.
