Doctorado – Instrumentación de software basada en IA – Austria

Perfil del puesto:

Bajo la dirección de la Gerencia del Área, el candidato se desplegará en toda la cartera de actividades de investigación orientadas a la aplicación dentro del proyecto InstrumentAI, realizadas en colaboración con la industria. El puesto se centra en el desarrollo de métodos asistidos por IA y humanos para automatizar y optimizar los procesos de instrumentación de software. Basándose en una sólida formación en ingeniería de software, análisis de datos y aprendizaje automático, el candidato apoyará al equipo de investigación en el diseño, la implementación y la evaluación de soluciones prototipo que identifiquen puntos de instrumentación y generen y amplíen el código y las pruebas de instrumentación. Dentro del ámbito del proyecto, también se espera que el candidato realice un doctorado bajo la supervisión del Prof. Univ. Dr. Alexander Egyed y del Prof. Univ. Dr. Paul Grünbacher en la Universidad Johannes Kepler de Linz (JKU).

Contexto del proyecto:

El proyecto InstrumentAI, realizado en colaboración con la industria, aborda el creciente reto de mantener la observabilidad de las aplicaciones en el panorama actual del software, en rápida evolución. A medida que surgen nuevas tecnologías, marcos de trabajo y bibliotecas a un ritmo acelerado, cada una de ellas requiere una instrumentación precisa y eficiente para garantizar una supervisión eficaz del rendimiento. El objetivo de InstrumentAI es desarrollar métodos basados en IA que agilicen y aceleren el proceso de instrumentación tanto para tecnologías completamente nuevas como para ampliaciones de las ya existentes. El proyecto se centra en identificar puntos de instrumentación relevantes en tecnologías nuevas o en evolución y en generar o ampliar el código de instrumentación y las pruebas correspondientes en un proceso parcialmente automatizado bajo supervisión humana. El resultado esperado es un prototipo de canalización que soporte el flujo de trabajo completo de la instrumentación, desde la detección y la generación de código hasta las pruebas automatizadas, junto con herramientas basadas en IA que demuestren la viabilidad y aplicabilidad práctica del enfoque en entornos de software del mundo real.