> Markdown version of [/jobs/ext/10196-researcher-applied-ai-for-telco-networks-and-systems](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/10196-researcher-applied-ai-for-telco-networks-and-systems). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md).

---

# Researcher - Applied AI for Telco Networks and Systems

- **Company:** Telefónica S.A.
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Artificial Intelligence, Computer Networks, Machine Learning, Network Architecture, Feature Engineering
- **Published:** May 22, 2026
- **Apply:** https://www.opcionempleo.com/jobad/es9b7f270ee55f4b0e98c87ed22812c3f0

## About the Role

* Interés en redes autónomas, AI-native networks y optimización de redes.
 * Participación en proyectos de investigación o comunidades científicas.
 * Experiencia en publicación de artículos científicos como autor principal o colaborador relevante.
 * Capacidad de innovación y orientación a impacto real en producto.
 * Interés por tecnologías emergentes como edge AI, SDN, Open RAN o IoT.
 * Proactividad y capacidad de trabajo en entornos internacionales y colaborativos.
 * Curiosidad científica y motivación por la investigación aplicada.

## Description

La misión del área es impulsar la transformación de las redes de telecomunicaciones hacia sistemas autónomos, inteligentes y nativamente impulsados por inteligencia artificial. A través de la investigación aplicada, se busca desarrollar modelos y arquitecturas que permitan optimizar el rendimiento de red, mejorar la detección de anomalías y habilitar nuevos servicios digitales.
Asimismo, el área tiene como objetivo conectar la investigación científica con el impacto real en producto, facilitando la transferencia tecnológica hacia sistemas desplegados que dan servicio a millones de usuarios en todo el mundo.
¿Qué capacidades buscamos en ti?
Buscamos perfiles con alta capacidad analítica y sólida base en inteligencia artificial aplicada a sistemas complejos. Es fundamental la capacidad para trabajar con datos masivos y extraer conocimiento útil para la optimización de redes de telecomunicaciones.
Se valora la capacidad de combinar conocimiento técnico en machine learning con comprensión de arquitecturas de red, así como la habilidad para colaborar en entornos internacionales multidisciplinares. También es importante la capacidad de comunicar resultados técnicos de forma clara tanto a audiencias técnicas como no técnicas.
¿Cómo contribuirás con tus capacidades al propósito del rol?
Desarrollar investigación original en inteligencia artificial aplicada a redes de telecomunicaciones.

 * Diseñar modelos de machine learning para optimización de redes, detección de anomalías y análisis de causa raíz.
 * Trabajar con grandes volúmenes de datos de red (KPIs, señalización, comportamiento de usuarios).
 * Desarrollar pipelines completos de datos: procesamiento, feature engineering, entrenamiento y evaluación de modelos.
 * Investigar e integrar IA en arquitecturas de red (NFV, cloud-native, plataformas de gestión de red).
 * Publicar resultados en conferencias y revistas científicas de alto nivel.
 * Colaborar con equipos de ingeniería para transferir resultados de investigación a sistemas reales.
 * Participar en proyectos europeos, consorcios internacionales y actividades de estandarización.
 * Contribuir a patentes, white papers y difusión científica de la investigación.


## Related Videos

- [Introduction to Azure Machine Learning](https://www.wearedevelopers.com/videos/368-introduction-to-azure-machine-learning)
- [Unlocking the potential of Digital & IT at Vodafone](https://www.wearedevelopers.com/videos/602-unlocking-the-potential-of-digital-it-at-vodafone)
- [Distributed search under the hood](https://www.wearedevelopers.com/videos/256-distributed-search-under-the-hood)
- [What is relational learning and why does it matter?](https://www.wearedevelopers.com/videos/396-what-is-relational-learning-and-why-does-it-matter)
- [How computers learn to see – Applying AI to industry](https://www.wearedevelopers.com/videos/756-how-computers-learn-to-see-applying-ai-to-industry)
- [Trends, Challenges and Best Practices for AI at the Edge](https://www.wearedevelopers.com/videos/630-trends-challenges-and-best-practices-for-ai-at-the-edge)

## Related Articles

- [Coffee with Developers - Maria Apazoglou - Making AI understandable for all in production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/475-coffee-with-developers-maria-apazoglou-making-ai-understandable-for-all-in-production)
- [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift)
- [The CAMARA Project: How Telcos Collaborating Improves Developer Experience](https://www.wearedevelopers.com/magazine/671-the-camara-project-how-telcos-collaborating-improves-developer-experience)
- [Stephan Gillich - Bringing AI Everywhere](https://www.wearedevelopers.com/magazine/489-stephan-gillich-bringing-ai-everywhere)
- [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it)
- [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development)