Investigador/a Postdoctoral Bioinformático/a especialista en Genómica

Oferta de empleo - Investigador/a Postdoctoral Bioinformático/a especialista en Genómica

Información general

Tipo de convocatoria

Denominación del puesto

Investigador/a Postdoctoral Bioinformático/a especialista en Genómica

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

Duración determinada- eventual por circunstancias de la producción

Titulación oficial requerida

Grado Universitario/ Licenciatura e Ingenierías/ Diplomaturas e Ingenierías Técnicas

Titulación específica requerida

Doctorado en el área de Ciencias de Salud, Ciencias de la Vida, Informática, Tecnologías de la Información, Físicas o Matemáticas.

Requisitos mínimos:

• Doctorado en el área de Ciencias de Salud, Ciencias de la Vida, Informática, Tecnologías de la Información, Físicas o Matemáticas.
• Experiencia, de al menos 1 año, en el análisis de datos genómicos demostrable con publicaciones o participación en proyectos.
• 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:
• Experiencia práctica en el área de ciencia de datos demostrable con publicaciones o participación en proyectos
• Conocimientos de uso del sistema Linux
• Conocimientos de programación en R o Java

Funciones

En el marco del citado proyecto y exclusivamente durante su periodo de ejecución se encargará:

• Implementación y puesta a punto de pipelines de procesamiento de datos genómicos procedentes tanto de DNA-Seq como RNA-Seq.
• Desarrollo de modelos computacionales para la búsqueda de dianas terapéuticas para enfermedades raras y cáncer a partir de perfiles genómicos.
• Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado para el desarrollo de herramientas de reposicionamiento y priorización de fármacos.
• Recuperación y regeneración de datos genómicos mediante inferencia e imputación a partir de paneles de referencia.