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VAC-2024-51 – Investigador/a para simulaciones numéricas del comportamiento hidroelástico de estructuras marinas

Published: 08/10/2024


Número de plazas a cubrir: 1

Categoría profesional: Innovation trainee 1

Localidad y centro de trabajo: Barcelona

Remuneración bruta anual: 29.322,04 €

Jornada laboral: 40h/semanal

 
Funciones del puesto de trabajo:

En el marco del Proyecto ML-AMAR, “Desarrollo de una estrategia de aprendizaje máquina para el análisis hidroelástico de barcos” financiado por la Agencia Estatal de Investigación y por la Unión Europea (FEDER, una manera de hacer Europa) en la Convocatoria Proyectos de Generación de Conocimiento 2021, se necesita contratar a investigador para: el desarrollo de acoplamiento de los softwares SeaFEM y RamSeries para la simulación hidroelástica de estructuras marinas; realización de simulaciones acopladas;  analizar el comportamiento hidroelástico de estructuras marinas.

 
Requisitos:

  • Formación: Master en Ingeniería Naval o equivalente.
  • Conocimientos de softwares: SeaFEM, RamSeries.
  • Conocimiento de leguajes de programación: C++, FORTRAN.
  • Conocimiento de códigos: RamSeries, SeaFEM.
  • Alto nivel de Inglés, Catalán y Castellano.
  • Participación activa en proyectos de innovación.
  • Apoyo y soporte en el desarrollo de propuestas y proyectos.
  • Contribución en el desarrollo de productos, software, o servicios relacionados con las expectativas del proyecto o contrato correspondientes.
  • Colaboración en el establecimiento y mantenimiento de relaciones con compañías gubernamentales o instituciones públicas.
  • Contribución en la redacción y publicación de artículos de investigación, informes para la industria o las administraciones públicas (incluyendo informes confidenciales), guías prácticas profesionales, manuales técnicos, libros técnicos, artículos de opinión experta, etc.

 
Méritos o aspectos a valorar:

  • Capacidad demostrada para trabajar en equipo.
  • Presentaciones en congresos y publicaciones.
  • Experiencia con los softwares SeaFEM y RamSeries:

 
Sistema de calificación:

En primer lugar, se valorarán los requisitos y méritos con una nota máxima de 100 puntos. Para la obtención de esta nota, se sumarán los valores obtenidos en los siguientes apartados:

  • Titulaciones académicas: 10%
  • Formación y perfeccionamiento: 20%
  • Experiencia profesional: 20%
  • Conocimiento de la lengua catalana: 10%
  • Conocimiento del inglés: 10%
  • Pruebas selectivas y entrevista: 30%

 
Los candidatos deberán completar el formulario "Application Form" de nuestra web indicando la referencia de la vacante y adjuntando los documentos requeridos. 

 
El plazo para la presentación de las solicitudes es el día 15 de octubre de 2024 a las 12h. 

 
A los candidatos preseleccionados se les podrá solicitar la documentación exigida en los apartados de "Requisitos" y "Méritos" y podrán ser convocados para la realización de pruebas selectivas (que pueden tener carácter eliminatorio) y / o entrevistas personales.

 


Compromiso de inclusividad:

En CIMNE defendemos la igualdad, la diversidad y la inclusión en el lugar de trabajo. Nos comprometemos a fomentar una cultura en la que todo el mundo pueda prosperar, potenciando los diversos talentos y orígenes. Aceptamos a todos los candidatos independientemente de su apariencia, religión, sexo, origen, capacidades, identidad de género, orientación sexual, embarazo o cualquier otra característica. Os animamos a formar parte de una comunidad que valora, celebra y respeta a todas las personas.

HR Excellence in Research:

El CIMNE respalda  los principios de la Carta Europea del Investigador de la Comisión Europea y el Código de Conducta para la Contratación de Investigadores, que abogan por un mercado laboral transparente, atractivo y abierto en el ámbito de la investigación. La Estrategia de Recursos Humanos para Investigadores (HRS4R) del centro incluye un plan de acción con acciones concretas a corto y largo plazo para favorecer un entorno de trabajo de alta calidad para todos. Más información aquí.

Este contrato será parte del proyecto de I+D+i PID2021-126561OB-C31 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ y por FEDER, UE.