Doble Grado en Ingeniería en Tecnologías Aeroespaciales + Ingeniería Física

Diseño, integración y verificación de satélites, plataformas orbitales y sistemas de propulsión en empresas como GMV, SENER, Airbus Defence & Space, Indra o startups del sector NewSpace español (PLD Space, Satlantis, Sateliot). El perfil dual aeroespacial-físico es especialmente valorado para la propulsión eléctrica (plasmotrones, Hall thrusters) y los sistemas de navegación de precisión.

Trabajo en organismos como el IEEC (Institut d'Estudis Espacials de Catalunya), CSIC, ESA (Young Graduate Trainee o Staff), DLR o NASA JPL. El perfil físico-aeroespacial es ideal para investigación en propulsión eléctrica, sensores para misiones científicas, óptica de telescopios espaciales o comunicaciones cuánticas vía satélite.

Simulación y análisis aerodinámico de aeronaves, misiles, vehículos de reentrada o palas de aerogenerador. Empresas: Airbus (Getafe), Aernnova, ITP Aero, CENER, centros de I+D de fabricantes de automóvil. El background de Ingeniería Física aporta mayor base en mecánica de fluidos teórica y métodos numéricos avanzados.

Rol emergente en empresas tecnológicas de primer nivel, centros de investigación (ICFO, ICN2, BSC) y startups de computación cuántica o sensores cuánticos. La combinación de Ingeniería Física (mecánica cuántica, fotónica, estado sólido) con Ingeniería Aeroespacial (navegación, propulsión, sistemas) es especialmente relevante para el desarrollo de sensores inerciales cuánticos, relojes atómicos para satélites o comunicaciones cuánticas vía satélite. España lidera proyectos europeos de distribución de claves cuánticas desde el espacio (PERTE Aeroespacial, 2023-2025).

Análisis estructural, selección de materiales avanzados (composites de fibra de carbono, aleaciones de titanio, cerámicas de alta temperatura) y desarrollo de componentes para aeronaves o vehículos espaciales. La base de física del estado sólido de Ingeniería Física añade comprensión profunda del comportamiento de los materiales a nivel atómico, útil en I+D de materiales avanzados.

Aplicación de machine learning y análisis de datos masivos a problemas aeroespaciales: detección de anomalías en telemetría de satélites, optimización de trayectorias, mantenimiento predictivo de aeronaves, procesamiento de imágenes de observación de la Tierra. La sólida base matemática y de física computacional de este doble grado facilita la transición a perfiles de datos en industria tecnológica o aeroespacial.

Empresas de consultoría de ingeniería (Altran/Capgemini Engineering, Bertrandt, ALTEN, Teknilogik) demandan ingenieros con perfil técnico amplio para proyectos en aeroespacial, defensa y energía. La versatilidad del doble grado es una ventaja frente a perfiles de grado simple.