DESCRIPCIÓN:
Ravenwits es una ETCU de la Universidad Complutense de Madrid (spin‑off) especializada en el desarrollo de soluciones avanzadas de inteligencia artificial, analítica predictiva y optimización para el sector energético. Su actividad se centra en mejorar el rendimiento, la planificación y la operación de activos renovables mediante modelos matemáticos, deep learning y técnicas de investigación operativa.
En este contexto, Ravenwits busca incorporar un/a investigador/a postdoctoral para preparar una candidatura conjunta al programa Torres Quevedo (PTQ), con el objetivo de impulsar nuevas líneas de trabajo estratégicas y reforzar su capacidad de innovación en modelos predictivos, optimización y analítica avanzada.
Líneas de investigación prioritarias:
- Predicción avanzada de recursos renovables: Modelos de IA y deep learning para mejorar la precisión en la predicción eólica y solar mediante la integración de datos meteorológicos, satelitales y operativos.
- Predicción de precios de la energía: Desarrollo de modelos híbridos y probabilísticos para anticipar la evolución de precios a distintos horizontes utilizando señales de mercado y variables exógenas.
- Optimización y análisis de mercados energéticos: Algoritmos y modelos de optimización para mejorar la participación en mercados eléctricos, la operación de activos renovables y las estrategias de oferta.
El/la candidato/a podrá proponer nuevas líneas siempre que estén alineadas con las prioridades estratégicas de Ravenwits y con los criterios del programa PTQ.
Proceso de solicitud:
Las personas interesadas deberán enviar:
- CV actualizado.
- Carta breve de motivación.
- Publicaciones principales.
Envío de candidaturas: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. (asunto: Postdoc PTQ – «Nombre Apellidos»).
La recepción de estas se realizará hasta el 1/12/2025.