FPU-UPC 2026: Dos contratos predoctorales asignados al DEIO

La Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ha publicado la Convocatoria FPU-UPC 2026 de CONTRATOS PREDOCTORALES de formación de profesorado universitario. Son contratos de personal investigador predoctoral de 4 años de duración, con salario de 20.063,96 € brutos los dos primeros años y de 25.079,88 los dos últimos. Habrá dos convocatorias (o ediciones) a lo largo del año, una ahora y otra en octubre. Aquí está el enlace a la convocatoria.

El Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la UPC tiene asignados DOS contratos este año, uno en la primera edición (plazo de solicitud del 20 de febrero hasta el 20 de marzo) y el otro en la segunda (del 23 de octubre hasta el 20 de noviembre).

Los temas de tesis deben ser del ámbito de la estadística, la investigación operativa o la ciencia de datos. Algunas propuestas de temas de tesis son las siguientes:

• Building Resilient Rural Futures: develop models and algorithms to strengthen rural resilience by improving inclusion, access to services, and collective decision-making under uncertainty. (Jessica Rodríguez)
• Combined timetable tables in systems of public transport lines and rail passenger transport, with robustness in the presence of incidents. (Esteve Codina)
• Deep learning-based heuristics for combinatorial optimization problems in data privacy. (Jordi Castro)
• Enhancing interior point solvers for structured optimization problems. (Jordi Castro)
• Exploring spline-based neural networks as an alternative to standard ones. (Pedro Delicado)
• Market-clearing in nonconvex electricity markets. Advantages and challenges of convex hull pricing and alternatives. (Albert Solà)
• Measuring dependence in Bayes Spaces (Maribel Ortego, Pedro Delicado)
• Modeling of cooperative railway systems of freight transportation through methods in mathematical programming for their planning and operation. A case studies-based approach. (Esteve Codina)
• Statistics and AI-based advanced methods for monitoring, diagnosing, and anticipating failures in wind turbines. (David Agís, Francesc Pozo)
• Vortex models defined from the classical (differential) equations using cellular automata, specifically following the m:n-CAk generalization. (Pau fonseca)