Somos Talent

Ofertas de trabajo actuales

Incorpórate a nuestro equipo donde encontrarás un entorno profesional de desarrollo de proyectos innovadores.

Participa y consigue unos valores, capacidades y habilidades adicionales y complementarias a las que adquirirás en tus estudios ordinarios, y que te ayudará a posicionarte como futuro profesional fomentando tu capacidad de emprendimiento, creatividad e innovación.

Extracción de estadísticas de bases de datos de grafos.

Competencias genéricas trabajadas: Sostenibilidad y compromiso social, comunicación eficaz oral y escrita, trabajo en equipo, uso solvente de los recursos de información y aprendizaje autónomo.

Competencias técnicas trabajadas: Si quieres más información sobre las competencias que trabajemos: https://inlab.fib.upc.edu/talent-inlab

Lugar de trabajo: Edificio B6 Campus Nord. inLab FIB

Periodo inicial: 07/04/2026 – 30/06/2026

Dedicación: 20 horas semanales con horario flexible

Tareas:

Se trabajará en la extracción de estadísticas de bases de datos de grafos, necesarias para la posterior implementación y evaluación de una selección de métodos de estimación de cardinalidad.

Requisitos:

Que haya cursado el GEI, preferiblemente Computación o Ingeniería del Software y esté cursando el Máster en Ciencia de Datos.
Ingles con nivel C1 (Advanced)

Se valorará:

Conceptos de BBDD
Algoritmia (grafs)
Java (Object-Oriented Programming)

Fecha límite para presentar solicitudes: domingo, 22 de marzo del 2026

Para presentarse, es necesario acceder a:

https://millot.upc.edu/CONV/indexBeques/becView/6925 (código de la Beca: 6925)
Y tramitar vuestra inscripción antes del: 22/03/2026

Clasificación de imágenes con redes neuronales

Competencias técnicas trabajadas: Si quieres más información sobre las competencias que trabajemos: https://inlab.fib.upc.edu/talent-inlab

Lugar de trabajo: Edificio B6 Campus Nord. inLab FIB

Periodo inicial: 07/04/2026 – 30/06/2026

Dedicación: 20 horas semanales con horario flexible

Tareas:

• Clasificación de imágenes con redes neuronales
• Creación de pipelines de datos a gran escala para facilitar su preprocesamiento y análisis.

Requisitos:

• Está cursando el GEI en la especialidad de Computación.
• Inglés a nivel C1 (Advanced).
• Dominio de Python limpio, eficiente y modular.
• Estructuras de datos y optimización algorítmica: conocimiento de la complejidad computacional y escritura de código eficiente en tiempo y memoria.
• Fundamentos básicos del aprendizaje automático.
• Experiencia con librerías de NumPy y Pandas.
• Sentirse cómodo con el control de versiones Git y con el desarrollo Agile.

Se valorará:

• Librerías de aprendizaje profundo como PyTorch o TensorFlow/Keras.
• Fundamentos de visión por computador y técnicas de procesamiento de imágenes con OpenCV o PIL.
• Computación paralela como CUDA o multi-threading en Python.

Fecha límite para presentar solicitudes: domingo, 22 de marzo del 2026

Para presentarse, es necesario acceder a:

https://millot.upc.edu/CONV/indexBecas/becView/6926 (código de la Beca: 6926)
Y tramite su inscripción antes del: 22/03/2026

Programa Talent

El inLab FIB es un entorno profesional de desarrollo de proyectos innovadores que incorpora la formación como un objetivo en su propia misión.

Este programa, dirigido por la profesora Maria Ribera Sancho, directora asociada de la inLab FIB, tiene como misión conseguir, mediante las prácticas curriculares o extracurriculares de los estudiantes, una formación integral del alumno que complemente la que obtiene con el seguimiento ordinario de los estudios.

ESTUDIANTES TUTORIZADOS

150

AÑOS DE EXPERIENCIA

ESTUDIANTES ACTUALES

SON MUJERES

0 %

TFG/PFC DENTRO DEL TALENT

Desarrollamos el talento de los estudiantes

El principal objetivo del programa es que los estudiantes que participen consigan unos valores, capacidades y habilidades adicionales y complementarias a las adquiridas en sus estudios, impulsando el empleabilidad de los futuros profesionales, fomentando su capacidad de emprendimiento, creatividad e innovación, y dando respuesta al compromiso de transformación económica basada en la sociedad del conocimiento.

Entorno profesional

Las prácticas se articularán a través de programas de formación educativa específicos, que se podrán realizar a la inLab y complementarse en empresas y entidades externas de ámbito nacional y/o internacional. La ubicación del puesto de trabajo y el horario flexible le facilitará compaginar sus estudios ordinarios con este programa.

Tutorización

El programa proporcionará al estudiante un tutor profesional que le asistirá en el desarrollo de sus habilidades y en su crecimiento personal.

Ayudas económicas a los estudiantes

El proyecto formativo será gratuito para los estudiantes. Se prevé financiar la participación de los estudiantes mediante una ayuda económica adicional, por ejemplo vinculado a su participación a los proyectos de Investigación, Desarrollo e innovación.

Seguimiento y evaluación

Se realizará un seguimiento exhaustivo de la evolución mostrada por el estudiante a lo largo del desarrollo del programa y a su finalización.

Duración del programa

Colaboración de hasta cuatro semestres de duración, en función de los estudios que esté cursando el estudiante y el programa formativo específico.

Internacionalización

El estudiante podrá desarrollar una parte de su formación en una institución o empresa del extranjero incluidas al programa en el que participe. Se facilitará la participación en programas de movilidad internacional.

Reconocimiento y acreditación

El estudiante que finalice satisfactoriamente el programa recibirá , como reconocimiento, un documento acreditativo de la colaboración realizada. Adicionalmente, su participación en el proyecto se reconocerá formalmente en el Suplemento Europeo al Diploma y, eventualmente, en forma de créditos.

Trabajo Final de Grado o Máster

Esta experiencia práctica puede dar lugar al Trabajo Final de Grado/Máster/Doctorado que se podrá desarrollar al inLab o en la sede de una de las empresas o instituciones participantes al programa.

Esponsoriza el programa Talent