- JOB
- Spain
Job Information
- Organisation/Company
- UNIVERSIDAD POLITECNICA DE MADRID
- Department
- HRS4R
- Research Field
- Engineering » Civil engineering
- Researcher Profile
- Recognised Researcher (R2)
- Positions
- PhD Positions
- Country
- Spain
- Application Deadline
- Type of Contract
- Permanent
- Job Status
- Full-time
- Hours Per Week
- 37,5
- Offer Starting Date
- Is the job funded through the EU Research Framework Programme?
- Not funded by a EU programme
- Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure?
- No
Offer Description
Uso de modelos econométricos avanzados de elección discreta, modelos de machine learning y modelos de econometría espacial. Empleo de métodos cuantitativos (preferencias declaradas) y cualitativos (grupos focales). Colaboración en la redacción y preparación de proyectos de investigación, artículos científicos y ponencias para congresos especializados.
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Use of highly advanced econometric techniques in the framework of hybrid choice modeling, machine learning models, and spatial econometrics. Use of quantitative methods (Stated Preference experiments) and qualitative methods (e.g. focus groups). Collaboration in the writing and preparation of research projects, scientific articles, and specialised conferences.
Where to apply
- carlos.roldan.hernandez@upm.es
Requirements
- Research Field
- Engineering » Civil engineering
- Education Level
- PhD or equivalent
Skills/Qualifications
- Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinarios, desarrollo de encuestas, habilidades de comunicación y participación en foros internacionales en español e inglés.
- Experiencia en investigación con técnicas avanzadas de análisis de datos cuantitativos aplicadas a la movilidad y el transporte.
- Conocimientos en programación (R, STATA, Python, Matlab, Biogeme), manejo de SIG y análisis espacial (ArcGIS, GeoDa), Machine Learning y Data Science.
- Capacity for working in multidisciplinary groups, survey development, and strong communication skills for participating in international conferences and meetings in both Spanish and English.
- Research experience with advanced quantitative data analysis techniques applied to transport and mobility.
- Knowledge of programming (R, STATA, Python, Matlab, Biogeme), use of GIS and spatial analysis software (ArcGIS, GeoDa), Machine Learning, and Data Science.
Specific Requirements
Gran interés en colaborar dentro de un entorno de investigación interdisciplinario y multidisciplinario. Capacidad de trabajo autónomo, habilidades organizativas sólidas y capacidad para asumir la responsabilidad personal en la realización de tareas. Buenas habilidades de comunicación, trabajo en equipo y resolución de problemas. Experiencia en análisis estadístico de datos. Se valorará altamente la experiencia en métodos de investigación cualitativa (por ejemplo, entrevistas, grupos focales, talleres, etc.).
Strong interest in collaborating within an interdisciplinary and multidisciplinary research environment. Ability to work independently, strong organisational skills, and the ability to take personal responsibility for completing tasks. Good communication, teamwork, and problem-solving skills. Experience in statistical data analysis. Previous experience with qualitative research methods (e.g., interviews, focus groups, workshops, etc.) will be highly valued.
- Languages
- ENGLISH
- Level
- Excellent
Additional Information
Selection process
Attach the following documents: (1) CV (mandatory), (2) Cover Letter, explaining why you are interested in that particular field, organization or job, and what value you bring (mandatory), and (3) Recommendation Letter (optional).
Additional comments
Organismo: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades
Programa: PROYECTOS DE COLABORACIÓN PÚBLICO-PRIVADA.
Proyecto CPP2023-010411 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE.
Work Location(s)
- Number of offers available
- 1
- Company/Institute
- TRANSyT
- Country
- Spain
- State/Province
- Madrid
- City
- Madrid
- Postal Code
- 28040
- Street
- C/ Profesor Aranguren, 3
- Geofield
Contact
- State/Province
- Madrid
- City
- Madrid
- Website
- Street
- C/ Ramiro de Maeztu, 7
- Postal Code
- 28040
- carlos.roldan.hernandez@upm.es