Asesor(a) de Ventas

CNIC; Comunidad Valenciana; Presencial; EUR 30.000 - 50.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Un centro de investigación de renombre busca un investigador predoctoral para realizar análisis bioinformáticos en el campo de las enfermedades cardiovasculares. Este rol clave implica el uso de herramientas avanzadas en metabolómica y proteómica, así como la optimización de modelos estadísticos. Ofrecemos un entorno de trabajo colaborativo con acceso a tecnología de vanguardia y la oportunidad de contribuir a investigaciones de impacto internacional. Si tienes pasión por la ciencia y el análisis de datos, esta es tu oportunidad para brillar.

Servicios

Acceso a tecnología avanzada

Integración en equipos jóvenes

Oportunidades de investigación internacional

Formación

• Grado en Bioquímica y Máster en Bioinformática requerido.
• Experiencia en programación y análisis de datos masivos.

Responsabilidades

• Análisis bioinformático de datos masivos en metabolómica y proteómica.
• Desarrollo de herramientas computacionales para mejorar flujos de trabajo.

Conocimientos

R

Python

dplyr

ggplot

pandas

numpy

seaborn

MySQL

PostgreSQL

scikit-learn

keras

tensorflow

caret

Windows

Linux

OracleVM

VMWare

Educación

Grado en Bioquímica

Máster en Bioinformática

Herramientas

Herramientas bioinformáticas

Descripción del empleo

El Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (F.S.P.) (CNIC) ha sido concebido para desarrollar una investigación de excelencia, competitiva y de relevancia internacional en relación con las enfermedades cardiovasculares. El CNIC cuenta con un centro de investigación de 24.000 m2, ubicado en Madrid, con más de 6.000 m2 para laboratorios dotado de una infraestructura y un equipamiento de última generación.

Funciones

El investigador / a predoctoral contratado se encargará de realizar el análisis bioinformático de datos masivos procedentes de tecnologías de alto rendimiento de secuenciación masiva y técnicas avanzadas de espectrometría de masas, en los campos de metabolómica, genómica y proteómica. Desarrollará, aplicará y optimizará herramientas computacionales para mejorar el flujo de trabajo y los modelos estadísticos necesarios para corroborar la hipótesis de trabajo o abrir nuevas líneas de investigación en el estudio del Síndrome de Marfan. Proporcionará soporte técnico respecto al diseño y planificación experimental para lograr un análisis estadístico inferencial óptimo de los datos obtenidos. Será un miembro clave dentro del grupo de investigación como referente para los laboratorios de proteómica y metabolómica. Por último, estará involucrado en la gestión y actualización de bases de datos clínicos de pacientes.

Requerimientos imprescindibles

• Título de graduado / a en Bioquímica
• Máster en Bioinformática, Ciencia de Datos o Computación.
• Experiencia demostrable de al menos un año en alguno de los campos del punto anterior.
• No haber agotado el máximo de 4 años siendo titular de un contrato bajo la misma titulación de predoctoral según el artículo 21 de la ley de la ciencia.

Requerimientos valorables

• Experiencia demostrable en lenguajes de programación como R o Python usando librerías de análisis estadístico y visualización de datos como dplyr, ggplot, pandas, numpy, seaborn.
• Experiencia en manejo de bases de datos usando MySQL o PostgreSQL.
• Experiencia en librerías de aprendizaje automático para generar modelos predictivos : scikit-learn, keras, tensorflow, caret.
• Experiencia en entornos Windows y Linux y configuración de máquinas virtuales (OracleVM, VMWare).
• Extracción de información estructurada a partir de datos masivos : numéricos y no numéricos (procesamiento de lenguaje natural).
• Experiencia en herramientas bioinformáticas de enriquecimiento funcional a partir de datos ómicos.
• Publicaciones científicas en el área de bioinformática y proteómica (se valorará conforme al número, posición de autoría y visibilidad (IF, etc.) de la revista).
• Ponencias en seminarios, congresos o centros de investigación en el área de bioinformática y proteómica.

Beneficios

• Incorporación a un Centro de Investigación de relevancia internacional en el ámbito científico.
• Acceso a una infraestructura con la tecnología más avanzada.
• Integración en equipos jóvenes en un ambiente de excelencia científica.

Plan de selección

El CNIC es un centro que propugna la igualdad de oportunidades en el acceso al empleo para hombres y mujeres, nacionales y extranjeros y por razón de edad, raza o etnia, origen social, religión o creencia, orientación sexual, lengua, discapacidad, orientación política o condiciones sociales o económicas. Se garantizará el máximo rigor en la aplicación de los principios de igualdad, mérito y capacidad en el acceso al empleo público y de las normas vigentes en materia de protección de datos.

Con la participación en el proceso de selección, el / la participante acepta que sus datos figuren en las resoluciones públicas del proceso de selección. Tales resoluciones (relación provisional de admitidos y excluidos, relación definitiva de admitidos y excluidos y resolución del proceso) se publican en la web del CNIC.

Criterios de puntuación

• C1 - Experiencia demostrable en lenguajes de programación como R o Python usando librerías de análisis estadístico y visualización de datos como dplyr, ggplot, pandas, numpy, seaborn.
• C2 - Experiencia en manejo de bases de datos usando MySQL o PostgreSQL - 15%
• C3 - Experiencia en librerías de aprendizaje automático para generar modelos predictivos : scikit-learn, keras, tensorflow, caret.
• C4 - Experiencia en entornos Windows y Linux y configuración de máquinas virtuales (OracleVM, VMWare) - 10%
• C5 - Extracción de información estructurada a partir de datos masivos : numéricos y no numéricos (procesamiento de lenguaje natural) - 10%
• C6 - Experiencia en herramientas bioinformáticas de enriquecimiento funcional a partir de datos ómicos - 10%
• C7 - Publicaciones científicas en el área de bioinformática y proteómica (se valorará conforme al número, posición de autoría y visibilidad (IF, etc.) de la revista).

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