CONVOCATORIA PREDOCTORAL : INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y RESULTADOS DEL PACIENTE : APLICACIONES DIA[...]

UIC Barcelona; Sant Cugat del Vallès; Presencial; EUR 70.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una institución académica en España busca un investigador predoctoral para desarrollar una tesis sobre modelos predictivos aplicados a la salud. El candidato trabajará en un entorno multidisciplinar, colaborando en el Servicio de Asesoramiento Metodológico y Estadístico. Se requiere Grado en disciplinas STEM y Máster en áreas relevantes. Se valorará programación en R y Python.

Servicios

Acceso a recursos de análisis avanzado

Formación en IA aplicada a la salud

Descuentos en actividades formativas

Formación

• Titulación en Estadística, Matemáticas o áreas afines.
• Experiencia en análisis de datos o inteligencia artificial aplicada a la salud.
• Nivel alto de inglés (C1 MCER).

Responsabilidades

• Desarrollar tesis doctoral sobre modelos predictivos y diagnósticos.
• Colaborar en el diseño y análisis de proyectos de investigación.
• Participar en actividades científicas y de difusión.

Conocimientos

Programación en R

Orientación a resultados

Capacidad de integración en equipos interdisciplinarios

Habilidades de comunicación científica

Educación

Grado en disciplinas STEM

Máster Oficial en Epidemiología y Salud Pública

Herramientas

Python

Descripción del empleo

Descripción de la oferta

Quiénes somos

UIC Barcelona cuenta con unos 8.000 estudiantes y ofrece 16 titulaciones de grado, 30 dobles titulaciones internacionales y una amplia oferta de másteres y posgrados en distintas áreas. Desde 1997, nuestra misión es combinar el rigor académico con una experiencia universitaria humana, interdisciplinar y basada en la excelencia.

La Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud promueve la investigación y la innovación en todos los ámbitos del conocimiento sanitario, impulsando una docencia basada en la evidencia y la aplicación práctica del conocimiento científico.

Sobre el Departamento

El candidato / a seleccionado / a se integrará en el Área de Epidemiología, Salud Pública y Estadística, y colaborará activamente en el Servicio de Asesoramiento Metodológico y Estadístico (SAME) de la Facultad. SAME presta apoyo al diseño y análisis de proyectos de investigación en salud, trabajando en colaboración con grupos clínicos y centros asociados. Esta integración permitirá al investigador predoctoral adquirir experiencia aplicada en investigación biomédica y epidemiológica, al tiempo que desarrolla su propia tesis doctoral.

Sobre el puesto

Desarrollarás una tesis doctoral centrada en el desarrollo y validación de modelos predictivos y diagnósticos en salud, utilizando técnicas de inteligencia artificial y resultados reportados por pacientes (Patient-Reported Outcomes, PROs). El proyecto combina análisis avanzado de datos con la evaluación de precisión y utilidad clínica.

Se trata de un puesto investigador, dirigido a personas con alta motivación académica y vocación universitaria. La posición ofrece una sólida formación en investigación aplicada y metodología, proporcionando una base para el desarrollo de una carrera profesional en docencia e investigación en salud, unidades metodológicas o el sector biofarmacéutico y biotecnológico.

Asimismo, colaborarás en la docencia de grado en Análisis de Datos y Epidemiología, participando en sesiones prácticas y de aplicación metodológica.

Qué harás

• Desarrollar y completar tu tesis doctoral en el ámbito de los modelos diagnósticos, predictivos y machine learning aplicados a la salud.
• Diseñar y validar modelos diagnósticos y pronósticos basados en datos clínicos y cuestionarios de pacientes.
• Colaborar dentro de SAME, participando en el diseño, análisis y comunicación de resultados.
• Participar en actividades científicas y de difusión (publicaciones, congresos, seminarios).
• Adquirir experiencia docente en asignaturas de análisis de datos, epidemiología y metodología.
• Formarte en competencias docentes e investigadoras con vistas a la futura acreditación ANECA / AQU.

Requisitos

Requisitos del candidato/a

• Grado en disciplinas STEM : Estadística, Matemáticas, Física, Ingeniería Biomédica, Bioinformática, Biomedicina, Ciencia de Datos u otras áreas afines.
• Máster Oficial finalizado o en curso en Epidemiología y Salud Pública, Bioestadística o Ciencia de Datos aplicada a la salud.
• Imprescindible programación en R. Se valorará experiencia en Python.
• Se valorará TFM en áreas relacionadas con análisis de datos o IA aplicada a la salud.
• Orientación a resultados, capacidad de integración en equipos interdisciplinarios y habilidades de comunicación científica.
• Nivel alto de inglés (mínimo C1 MCER).
• Para candidatos no hispanohablantes, dominio avanzado del español para la docencia.

Proceso de selección

Un comité formado por tres miembros del profesorado evaluará los méritos académicos, la competencia técnica y metodológica, la motivación y la adecuación al proyecto. Los candidatos preseleccionados realizarán una breve prueba de metodología y una entrevista.

Ofrecemos

• Contrato predoctoral a tiempo completo duración del contrato : (3+1 años, no prorrogable). La renovación anual estará condicionada a la evaluación positiva del progreso académico y científico del candidato
• Integración en el Servicio de Asesoramiento Metodológico y Estadístico (SAME) y participación en proyectos de investigación aplicada.
• Supervisión académica y entorno de investigación multidisciplinar.
• Acceso a recursos de análisis avanzado y formación en IA aplicada a salud.
• La retribución se ajustará a lo que establece la normativa vigente para los contratos predoctorales (Real Decreto 103 / 2019 y actualizaciones posteriores). El contrato incluye como incentivos el acceso a una bolsa para movilidad y formación, así como descuentos en actividades formativas y servicios universitarios. Los importes actualizados pueden consultarse en el Portal de Transparencia de la institución.

Cómo postular

Las candidaturas deben incluir en un único documento PDF :

• Carta de motivación (en inglés).
• CV completo con datos de contacto.
• Expediente académico (Grado y Máster).
• Certificado de nivel de inglés.
• Hasta 3 cartas de recomendación.

Plazo de presentación : 24 de noviembre 2025