Machine Learning Engineer con certificado de disCapacidad

TN Spain; Barcelona; Presencial; EUR 68.000 - 102.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una multinacional farmacéutica en Barcelona busca un Machine Learning Engineer para colaborar en el análisis de datos biológicos complejos. El candidato ideal tendrá experiencia en biología computacional y aprendizaje automático, trabajando en un entorno multidisciplinario y contribuyendo a publicaciones científicas.

Formación

• Experiencia en técnicas de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje profundo y métodos basados en árboles.
• Experiencia en el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos biológicos.

Responsabilidades

• Colaborar con científicos para diseñar estrategias computacionales para el análisis de datos biológicos.
• Desarrollar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático para extraer información de datos.

Conocimientos

Biología Computacional

Resolución de Problemas

Comunicación

Educación

Doctorado en Biología Computacional

Máster en Bioinformática

Herramientas

Python

TensorFlow

PyTorch

pandas

scikit-learn

Descripción del empleo

Seleccionamos para nuestro cliente Multinacional Farmacéutica con sede en su hub tecnológico y de investigación en Barcelona Machine Learning Engineer.

Descripción

1. Colaborar estrechamente con químicos, biólogos y otros científicos para diseñar e implementar estrategias computacionales destinadas al análisis de conjuntos de datos biológicos complejos, incluyendo datos de genómica, proteómica y otras disciplinas “ómicas”.
2. Desarrollar y aplicar algoritmos y modelos de aprendizaje automático para extraer información significativa de grandes volúmenes de datos biológicos, identificar patrones y predecir resultados.
3. Implementar técnicas de preprocesamiento de datos, extracción de características y reducción de dimensionalidad para mejorar la calidad de los datos de entrada en los modelos de machine learning.
4. Contribuir al diseño y optimización de experimentos, asegurando la recolección de datos de alta calidad para su posterior análisis.
5. Crear y mantener pipelines para el procesamiento, análisis y visualización de datos, garantizando su reproducibilidad y escalabilidad.
6. Mantenerse actualizado con los últimos avances en biología computacional, aprendizaje automático y campos relacionados, integrando métodos innovadores en los proyectos de investigación.
7. Colaborar con equipos multidisciplinares para presentar hallazgos, compartir metodologías y participar activamente en discusiones de proyectos.
8. Contribuir a publicaciones científicas, presentaciones en congresos y propuestas de financiación.
9. Retribución: 68–102K€ + 20% bonus.

Requisitos

1. Doctorado o máster en biología computacional, bioinformática, informática o un campo relacionado.
2. Sólida formación en biología computacional, genómica y conceptos de biología molecular, con especial atención a bases de datos biológicas y ontologías como Uniprot, Ensembl, Gene Ontology y similares.
3. Experiencia demostrada en técnicas de aprendizaje automático, incluyendo (pero no limitado a) aprendizaje profundo, métodos basados en árboles, aprendizaje no supervisado y selección de características.
4. Dominio de lenguajes de programación (preferiblemente Python) y experiencia con librerías y frameworks relevantes (por ejemplo: pandas, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, networkx).
5. Experiencia en el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos biológicos, como datos de secuenciación de nueva generación (Next-Generation Sequencing), incluyendo datos de célula única (single-cell), y datos de proteómica.
6. Familiaridad con herramientas y técnicas de visualización de datos, para comunicar eficazmente resultados tanto a públicos técnicos como no técnicos.
7. Excelentes habilidades para la resolución de problemas y capacidad de pensamiento crítico en el diseño experimental y la interpretación de datos.
8. Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar de forma colaborativa en equipos multidisciplinares.