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Open postdoc position on ‘Musical data science’

DIDONE (https://didone.eu/) is an ERC-funded project jointly participated by the Instituto Complutense de Ciencias Musicales (ICCMU), the Universidad Complutense de Madrid (UCM), and the Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). The project is led by Prof. Dr. Álvaro Torrente Sánchez-Guisande and involves 10 researchers, 4 music engravers, 3 correctors, and a project manager. DIDONE’s main aims are (1) to determine the compositional techniques whereby emotions were expressed in 18th-century opera seria, (2) to develop a set of quantitative tools applicable to our and other repertoires, and (3) to create a digital corpus of ca. 3.000 arias.

The postdoc researcher on ‘Musical data science’ is expected to engage and contribute in aims (1) and (2) in collaboration with DIDONE’s research team. S/he will work in tight collaboration with our music theorist, our senior statistician, and our software developer. S/he will be expected to focus on producing high-impact scientific literature at the interface between data/computer science and musicology, and on improving existent computational tools within the project that involve MusicXML and Python.

We offer

• Two-year contract, with expected start date in June 2022 or earlier.
• Gross annual salary within the range €25,000–€32,000, depending on experience.
• Possibility of salary increase upon the applicant’s acquisition of funding in forthcoming calls (*).
• Working with a young, ambitious, and interdisciplinary research team with expertise in musicology, statistics, and computer science.
• Access to original curated datasets of ca. 1,000 newly digitised arias (in expansion).
• Possibility to co-supervise MSc theses in at least two master programs.

We look for a candidate with

• PhD in Computer Science, Statistics, or similar.
• Strong publishing record in the above fields.
• Proven expertise in data analysis and statistical modelling or machine learning.
• Advanced musical knowledge.
• Experience in development with Python.
• Knowledge on MusicXML or willingness to quickly obtain it.
• Ability to adapt and work in an interdisciplinary environment.

The work location is at Universidad Complutense de Madrid, in Calle de Donoso Cortés, Madrid. The weekly dedication is 37.5h. The selected candidate will be hired by ICCMU and will be able to work in a hybrid format (both in the office and at home).

To apply for the position, send CV, list of publications, motivation letter, and at least one reference letter to didone@iccmu.es before the application deadline on 31 January 2022. Address possible questions to that email address. The shortlisted candidates will be interviewed by videoconference in the second week of February 2022. Should more than one candidate be idoneous for the position, a pool of candidates will be created for future calls.

(*) These competitive calls include ‘Juan de la Cierva–Incorporación’, ‘Ramón y Cajal’, and ‘Atracción de talento’ (links to 2020 calls). Researchers interested in applying to these calls with DIDONE’s support must contact didone@iccmu.es to express their interest at their earliest disposal, as some calls are expected to be published in January-February 2022 and guidance through the application process is necessary.

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Prácticas para estudiantes de grado y máster de musicología

Buscamos a un estudiante de Grado o Máster en Musicología com interés en opera del siglo XVIII.

  • Horario: a negociar. Flexible desde las 8h hasta las 18h, con al menos un día a la semana por la mañana y la posibilidad de extender por la tarde los demás días. 

  • Número de plazas: 4

  • Requisitos generales: estudiante de grado o máster en Musicología.

Requisitos específicos:

  1. Puesto 1: Conocimientos de ofimática; interés por la ópera del siglo XVIII y la circulación de cantantes y músicos. Capacidad de trabajo en equipo y especial atención a los detalles.
  2. Puesto 2: Alto conocimiento de análisis musical, con especial foco en la armonía funcional. Conocimientos básicos de MuseScore y ofimática. Capacidad de trabajo en equipo.
  3. Puesto 3: Experiencia en edición crítica de partituras y alta capacidad de lectura de partituras orquestales, así como de manuscritos del siglo XVIII. Conocimientos básicos de Finale y ofimática. Capacidad de trabajo en equipo.
  4. Puesto 4: Conocimientos avanzados de edición de partituras en Finale y soltura en la lectura de manuscritos musicales del siglo XVIII. Se valora conocimiento de italiano. Capacidad de trabajo en equipo.

Tareas:

  1. Puesto 1: Volcado de datos compilados por investigadores del proyecto a nuestra estructura de base de datos. Los datos se refieren a las diversas versiones y producciones de las óperas que estamos estudiando, incluidos los cantantes que las estrenaron, las particularidades de los libretos, las arias que los componen, etc. En momentos puntuales y eventualmente, tabulación de datos de estructura de óperas y características generales de las arias. El alumno estará supervisado por un investigador postdoctoral del proyecto especializado en musicología histórica, así como, eventualmente, por la supervisora técnica.
  2. Puesto 2: Realización y anotación del análisis armónico de nuestras arias sobre partituras en formato MuseScore. El alumno habrá de seguir un sistema de anotación diseñado para ser procesado y analizado informáticamente por los investigadores del proyecto y estará supervisado por la supervisora técnica del equipo.
  3. Puesto 3: Revisión de la edición digital de nuestras arias en su última fase, comprobando que las correcciones iniciales están incluidas en las partituras y, si fuera necesario en base al manuscrito correspondiente, indicar y revisar nuevas correcciones. El alumno trabajará en colaboración con los copistas del equipo y será supervisado por un corrector senior.
  4. Puesto 4: Edición digital de arias de ópera en el software Finale. El alumno habrá de copiar las arias que se le asignen siguiendo una serie de criterios preestablecidos, pensados para que las partituras sean procesables informáticamente. El alumno trabajará bajo supervisión de un copista del equipo y trabajará en colaboración con los correctores. 

  • Lugar: A negociar. Posibilidad preferente de trabajo en la oficina del proyecto (C/ Donoso Cortés, Madrid) o teletrabajo.

Para todos los puestos se ofrecerá una instrucción detallada y supervisión continua. Para los puestos 2 a 4, se hará una prueba antes de determinar el candidato o, en caso de que fuera necesario, dejar la plaza vacante.

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Prácticas para estudiantes de grado y máster en ingeniería informática

Buscamos a un estudiante de Grado o Máster en Ingeniería Informática con conocimientos de Python para colaborar en el diseño de una librería de extracción de datos de partituras digitales y la preparación de datos para entrenamiento de modelos estadísticos y neuronales.

Lugar: En teletrabajo y preferentemente en la oficina del proyecto Didone C/ Donoso Cortés 63, Madrid).

Horario: a negociar. Flexible, entre las 8h hasta las 18h, con al menos un día a la semana por la mañana y la posibilidad de extender por la tarde los demás días. 

Las prácticas no son remuneradas.

Logo UCM Logo ICCMU Logo UC3M Logo DIDONE ERC

The Didone Project has received funding from the European Research Council (ERC)
under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme,
Grant agreement No. 788986.