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Técnico Especialista en ciencia de datos

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Sevilla
EUR 50.000 - 70.000
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Hace 7 días
Descripción del empleo

Oferta de empleo - Técnico Especialista en ciencia de datos

Información general

Tipo de convocatoria

Perfil del puesto de trabajo

Denominación del puesto

Técnico Especialista en ciencia de datos

Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud, M.P.

Estado del proceso

Concluido

Fecha de publicación

Plazo de solicitud

Número de plazas

Lugar de trabajo

Tipo de contrato

Indefinido

Titulación oficial requerida

Grado Universitario/ Licenciatura e Ingenierías/ Diplomaturas e Ingenierías Técnicas

Titulación específica requerida

Licenciatura o Grado Universitario en Ingeniería Informática, Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación, Matemáticas, Físicas, Ciencias de la Salud o Ciencias de la Vida

Requisitos mínimos:

  • Licenciatura o Grado Universitario en Ingeniería Informática, Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación, Matemáticas, Físicas, Ciencias de la Salud o Ciencias de la Vida.
  • Mínimo 2 años en experiencia en análisis de datos biomédicos.
  • Estar en posesión de la documentación reglada para su contratación laboral en España.
  • Aportar la documentación que acredite el cumplimiento de los requisitos anteriormente indicados (títulos académicos y formativos, vida laboral o documentación acreditativa equivalente para aquellas personas que no tengan nacionalidad española y DNI/NIE).

Requisitos valorables:

  • Se valorará un máster relacionado con ciencia de datos.
  • Experiencia en ciencia de datos.
  • Experiencia en metodologías de inteligencia artificial.
  • Experiencia en metodologías de procesamiento del lenguaje natural.
  • Experiencia en manejo de datos clínicos.
  • Conocimientos del sistema Linux.
  • Conocimientos de programación en lenguajes de scripts (Python, Perl, etc.).
  • Experiencia con bases de datos y lenguajes de consulta.

Funciones

En el marco del citado proyecto y exclusivamente durante su periodo de ejecución se encargará del análisis de los datos clínicos y el desarrollo de un predictor temprano de cáncer de ovario usando metodologías estadísticas y de aprendizaje automático.