Conferencia: 'Carrera investigadora después de la tesis'

En esta charla se ofrecerá una ventana a la trayectoria personal y profesional de científicos de la computación una vez que han concluido sus tesis doctorales. Durante esta presentación, se explorarán en profundidad las motivaciones que impulsaron a estos investigadores a emprender sus tesis, así como el papel fundamental que la investigación desempeña en sus roles actuales. Además, se analizará de qué manera la formación adquirida durante su etapa de tesis ha demostrado ser valiosa en sus responsabilidades laborales actuales. 

La charla también incluirá una reflexión sobre las áreas que estos profesionales cambiarían en su etapa predoctoral, así como cómo evolucionaron sus expectativas a lo largo del proceso. Finalmente, se compartirán experiencias relacionadas con ayudas de financiación pública, destacando tanto los logros como los obstáculos, y se discutirán las opiniones de los ponentes sobre este aspecto crucial de la investigación académica.

Sobre mí (Rubén Laso)

Obtuve mi título de doctor en 2023 en la Universidade de Santiago de Compostela, trabajando en computación de alto rendimiento y computación paralela. En 2019, completé el Máster en Matemática Industrial, en la especialización de modelado matemático, y en 2017, el Grado en Ingeniería Informática, ambos en la Universidad de Santiago de Compostela. Actualmente, trabajo como investigador postdoctoral en el Grupo de Computación Paralela en la Universidad Técnica de Viena (TU Wien). Mis intereses de investigación incluyen la arquitectura de computadoras, con un énfasis particular en sistemas NUMA y manycore, así como sistemas operativos y el desarrollo de algoritmos paralelos.

Sobre Fernando Estévez

Fernando obtuvo el título de Grado en Ingeniería Informática por la Universidad de Santiago de Compostela (USC) en 2017, recibiendo distinciones por su expediente académico y TFG. En 2018, cursó el Máster en Investigación en Inteligencia Artificial de la Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP). En noviembre de 2022, completó su doctorado en la USC, obteniendo sobresaliente Cum Laude. En su tesis, desarrolló nuevas y robustas estrategias de aprendizaje automático federado y continuo, aplicadas a escenarios en los que múltiples dispositivos o propietarios de datos colaboran a lo largo del tiempo para obtener un modelo compartido. En particular, Fernando se centró en situaciones que involucran datos heterogéneos y no estacionarios, así como derivas de concepto. Los algoritmos propuestos se trasladaron a aplicaciones como el reconocimiento de la actividad humana en teléfonos inteligentes y la asistencia activa a usuarios de sillas de ruedas robóticas. Tras completar su doctorado, Fernando trabajó por un tiempo como profesor interino de sustitución en la USC, impartiendo materias del Grado en Robótica. Desde marzo de 2023, Fernando trabaja como investigador postdoctoral en el Personal Robotics Lab del Imperial College London (Reino Unido). Sus intereses de investigación actuales se centran en el aprendizaje automático multirobot y multiusuario para modelar, adaptar y personalizar los comportamientos de los robots asistenciales y lograr una interacción humano-robot confiable.