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Fullstack Django + React, Valencia
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Desarrollador Python/C++ para Cajeros Automáticos, Valencia
GISTRA —Quart de Poblet, Valencia provincia
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Sr Engineer, Technical Onboarding
Analog Devices —Valencia, Valencia provincia
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Senior Linux Platform Engineer – Complex Systems & Incident Resolution
Arsys —Valencia, Valencia provincia
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Analog Devices —Valencia, Valencia provincia
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Ingeniero de Gestión de Vulnerabilidades
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Investigador/a de Análisis de Imagen y Teledetección
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AI-Native Fullstack Engineer - Tech Lead
Trinetix —Valencia, Valencia provincia
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10d
Investigador/a en modelos computacionales y bioinformática
Itene —Paterna, Valencia provincia
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Engineer - Embedded Software Test
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Programador/a Visión Artificial

MAF AGROBOTIC -
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Detalles del empleo

Jornada completa

Cualificaciones

Francés
Informática
Visión artificial
Visual Studio
C#
Inglés
Java
Desarrollo de aplicaciones
C++
Machine learning
Python

Descripción completa del empleo

Roda Ibérica S.L. es la filial española del grupo MAF RODA, con implantación en Europa (Francia, España, Portugal, Italia y Holanda), Sudáfrica, Estados Unidos, Chile, México, China, Australia y Nueva Zelanda.

MAF RODA está especializada en el diseño y fabricación de líneas de calibrado y de embalaje destinadas al sector hortofrutícola. Este grupo saca su fuerza de su capacidad de innovación gracias a una ambiciosa política de inversión en I+D, una red internacional y un servicio postventa de proximidad.

MAF RODA es líder mundial en su mercado con una cifra de ventas consolidada de más de 100 Millones de Euros y tiene 1500 empleados.

La MISIÓN del puesto es desarrollar y mejorar las aplicaciones y algoritmos de tratamiento de imágenes y de la clasificación incluyendo componentes de visión artificial, en los que se basan los resultados de las electrónicas de MAF RODA , para cumplir con los requisitos de nuestros clientes.

Entre las FUNCIONES del puesto, te responsabilizarás de :

Desarrollar software e interfaces hombre-máquina en Visual Studio con lenguaje C#.
Adquirir imágenes hiperespectrales de frutas, procesarlas para determinar longitudes de onda relevantes que resaltan la presencia de varios tipos de enfermedades presentes en las frutas y verduras.
Extraer información sobre imágenes multiespectrales de frutas y verduras: forma, colorimetría, defectos de la piel, para clasificarlas mediante el uso de librerías de tratamiento de imágenes.
Desarrollar y utilizar métodos de clasificación automática mediante el aprendizaje automático para diferenciar y clasificar diferentes tipos de enfermedades.

CONOCIMIENTOS TÉCNICOS:

Conocimientos en lenguajes orientados objeto: C# o C++ o Java.
Conocimientos en tratamiento de imagen.
Conocimientos en minería de datos, machine learning o inteligencia artificial.
Visual Studio, Python.

IDIOMAS:

Inglés avanzado a nivel escrito y conversacional.
Valorable conocimientos de francés.

OTROS:

Disponibilidad para viajar.

FORMACIÓN ACADÉMICA:

Ingeniería Informática, Ciencias de Datos, Visión Artificial o similares.

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