Predoc Industrial IA

La Universidad Loyola es una universidad de la Compañía de Jesús y la primera privada en Andalucía. Pertenece a una red internacional de más de 193 centros universitarios jesuitas en las Américas, Europa, África, Asia y Oceanía. Su misión es formar personas para los demás que sean capaces de mejorar el mundo en que vivimos desde distintos ámbitos de conocimiento y profesionales.

Loyola es hoy la universidad andaluza con:

• Mayor índice de empleabilidad en grados (13ª de España) y postgrados (5ª de España).


• Mayor rendimiento académico en grados (17ª de España) y la segunda en postgrados (34ª de España).


• Mayor grado de internacionalización (\+240 Acuerdos con universidades de todo el mundo y perteneciente a una red internacional de \+ 190 universidades jesuitas en las Américas, Europa, África, Asia y Oceanía).


• El claustro más internacional y más joven, con más sexenios de investigación vivos de España.

La Universidad Loyola, primera Universidad privada de iniciativa social en Andalucía, promovida por la Compañía de Jesús, selecciona investigador en formación para ejecución del proyecto de investigación doctoral, el cual aborda la optimización y resiliencia de la cadena de suministro farmacéutica en colaboración con Pfizer mediante Inteligencia Artificial en el estado del arte.

Universidad Loyola oferta:

• Contrato predoctoral como Ayudante de Investigación.


• Salario 18\.876€ brutos anuales.


• Dedicación: Tiempo completo.

Duración: Contrato vinculado a la elaboración de una tesis doctoral (4 años).

• La Universidad Loyola anima a participar a todas aquellas personas que tengan el siguiente perfil profesional genérico:

Se requiere un/a investigador/a predoctoral para desarrollar una tesis industrial centrada en la aplicación de Redes Neuronales de Grafos (GNN) y modelos espaciotemporales para la optimización de la supply chain en colaboración con Pfizer.

Formación académica:

• Grado y Máster Oficial en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería, Matemáticas o disciplinas STEM afines que le habilite para matricularse en un programa de doctorado.


• Idiomas: Nivel C1 de inglés para revisión de literatura y la redacción de publicaciones científicas internacionales.


• Sólida formación en Deep Learning y analítica predictiva.

Habilidades y competencias:

• Indispensable contar con un dominio avanzado de Python y frameworks de aprendizaje profundo (como PyTorch y librerías específicas de grafos).


• Alta capacidad analítica para la modelización matemática de sistemas complejos.


• Proactividad para el trabajo multidisciplinar entre el ámbito académico y el industrial.

Funciones de la vacante

• Preprocesamiento y estructuración de datos de alta calidad: Extracción, limpieza y transformación de datos heterogéneos y dinámicos de la supply chain (SKUs, capacidades de plantas, lead times, eventos externos) para su correcto modelado en forma de grafos heterogéneos temporales.


• Diseño y desarrollo de arquitecturas de Deep Learning: Implementación de modelos STGNN, combinando bloques de grafos avanzados (ej. Heterogeneous Graph Transformers \- HGT) con módulos temporales (ej. Transformers) para la predicción de la demanda, análisis de varianza en líneas de producción y detección temprana de anomalías.


• Integración en Gemelos Digitales: Acoplamiento de los modelos predictivos basados en grafos dentro de las réplicas virtuales de la cadena de producción para la simulación de escenarios distribuidos y la optimización operativa.


• Validación industrial y benchmarking: Evaluación de las métricas de rendimiento y precisión del modelo propuesto frente a las técnicas predictivas tradicionales de Machine Learning, asegurando su robustez con datos reales de la planta.


• Difusión científica y transferencia: Transferencia de conocimiento entre el entorno industrial y el académico mediante la redacción de informes técnicos, patentes o memorias de desarrollo,

Los/as interesados/as deberán enviar:

• Certificados de nivel de inglés (mínimo B2\) y de español, caso de extranjeros (mínimo C1\).


• Currículum vitae completo actualizado.


• Expediente académico detallado y completo de grado y máster o licenciatura donde conste la calificación de cada uno de los estudios cursados en una escala de 0 a 10 puntos, así como el centro y fecha donde fueron realizados.


• 2 cartas de recomendación.


• Adjuntar carta de apoyo de la Empresa Colaboradora.

a las siguientes direcciones de correo electrónico:

dcanales@uloyola.es rrhh@uloyola.es

Con la referencia: AIPfizer 2026\. Doctorado Industrial IA

Las candidaturas que se reciban incompletas o no se ajusten a los términos de la convocatoria, serán automáticamente descartadas.

La Universidad Loyola es una institución comprometida con la excelencia.

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