Enginyeria de Dades i Plataformes Estadístiques (Pràctiques), Ref. S55-2026

Sjdrecerca; Esplugues de Llobregat; On-site; EUR 10,000 - 13,000; Full time

Benefits offered by this job

Pràctiques remunerades

Possibilitat de fer TFG/TFM

Horari flexible

Equip expert i jove

Continuitat en projecte

Job summary

Sjdrecerca cerca una estudiant interessada en Ciència de Dades per ajudar a construir una plataforma de monitorització en temps real de constants vitals per a recerca clínica. Treballaràs amb una pila moderna i una infraestructura orientada a dades.

La pràctica ofereix flexibilitat horària, la possibilitat de fer TFG/TFM i la possibilitat de continuar dins l’equip amb projectes d’innovació en salut i tecnologia actual.

Qualifications

• Cursant de grau o màster en Ciència de Dades/Enginyeria Informàtica.
• Coneixements de SQL i bases de dades relacionals.
• Programació en almenys un llenguatge (C#, Python, JS/TS).
• Familiaritat amb Git.
• Autonomia i capacitat de planificar el seu propi treball.
• Interès per dades i salut.

Responsibilities

• Desenvolupar un mòdul de càlcul per mètriques a partir de sèries temporals.
• Permetres anàlisi avançada: correlacions, filtratge i segmentació per pacients.
• Crear endpoints API i visualització de resultats.
• Aplicar tests de qualitat i traçabilitat.

Skills

SQL basics

Git familiarity

C#/Python/JS

Autonomia

Detall

Education

Data Science / Computer Engineering (estudiant)

Tools

TimescaleDB

Docker

Monorepo

Job description

EL PROJECTE A DESENVOLUPAR:

BCNatal | Fetal Medicine Research Center, dirigit pel Prof. Eduard Gratacós, és un centre de recerca multidisciplinari especialitzat en medicina maternofetal i perinatal. Reconegut internacionalment per la seva excel·lència científica, el centre treballa per avançar en el coneixement i desenvolupar solucions innovadores per a les malalties d’origen prenatal.

La nostra recerca combina coneixement clínic, enginyeria i tecnologia per abordar alguns dels grans reptes de la medicina fetal i neonatal, amb iniciatives pioneres com el projecte de placenta artificial CaixaResearch.

En el marc de les nostres activitats de recerca i innovació, estem desenvolupant una plataforma de monitorització en temps real de constants vitals i observacions clíniques en entorns de cures crítiques. La plataforma treballa amb sèries temporals d’alta freqüència i grans volums de dades, amb l’objectiu de transformar informació clínica complexa en coneixement útil per a la recerca i la innovació clínica.

Busquem una persona estudiant, curiosa, proactiva i amb ganes d’aprendre que ens ajudi a construir la infraestructura de dades i anàlisi que hi ha darrere d’aquesta plataforma.

LES RESPONSABILITATS:

La teva principal missió serà la de desenvolupar una plataforma d’estadística que ajudi als professionals mèdics a avaluar la gran quantitat de dades que genera la recerca per a treure’n conclusions fefaents. Les principals tasques a les que t’enfrontaràs seran les següents:

• Mòdul de càlcul: desenvolupar un mòdul per calcular i exposar mètriques agregades a partir de sèries temporals i altres estructures de dades.

• Anàlisi avançada: anar més enllà de l’agregació bàsica. El sistema ha de permetre calcular correlacions entre senyals fisiològics, filtratge i segmentació per pacient, període o tipus d’observació, comparatives entre variables i resums estadístics. L’objectiu és una eina prou potent per explorar les dades clíniques de manera lliure, una mena de data playground on es puguin respondre preguntes obertes. S’explorarà l’ús d’LLMs per a fer queries en llenguatge natural.

• API i visualització: endpoints per servir aquestes estadístiques i una vista de consulta i visualització dels resultats.

• Qualitat i seguretat: tests unitaris de tot el que desenvolupis. Treballem en un entorn amb requisits de qualitat i traçabilitat, on la fiabilitat no és opcional.

QUÈ OFERIM:

• Pràctiques curriculars o extracurriculars remunerades.

• Possibilitat de fer el TFG o el TFM amb nosaltres.

• Participar en un projecte innovador, amb impacte real i tecnologia actual.

• Continuïtat: idealment ens agradaria contractar a la persona posteriorment a les pràctiques.

• Horari flexible i compatible amb els estudis.

• Formar part d’un equip expert, jove i dinàmic, unit per un propòsit comú: millorar el pronòstic dels nadons extremadament prematurs.

• Un entorn professional que es distingeix per la proximitat i el tracte humà, amb punts de vista diversos (mèdic, científic, tecnològic i de negoci).

El nostre stack

Estem orgullosos de disposar d’un stack modern que posa el focus en l’experiència de desenvolupament (DX) i el rendiment:

• Backend: .NET (C#) amb Entity Framework Core.

• Frontend: React 19, TypeScript, Vite.

• Base de dades: PostgreSQL 17 + TimescaleDB (sèries temporals).

• Eines: Python (scripts de seeding i càrrega), Git, Docker, monorepo amb pnpm + Nx.

No cal dominar-ho tot: valorem la base i les ganes d’aprendre la resta amb acompanyament.

EL PERFIL QUE BUSQUEM:

• Titulació: estar cursant un grau o màster en Ciència i Enginyeria de Dades, Enginyeria Informàtica, o àmbit relacionat.

• Coneixements de SQL i nocions de bases de dades relacionals.

• Programació en almenys un llenguatge (C#, Python, JavaScript/TypeScript…).

• Familiaritat amb Git.

• Autonomia: capacitat de planificar-te la feina i avançar sense supervisió contínua.

• Cura pel detall i interès genuí per treballar amb dades.

VALOREM:

• Experiència amb sèries temporals o grans volums de dades.

• Nocions d’estadística aplicada (correlacions, distribucions, detecció d’outliers).

• Nocions de C# / .NET o de React.

• TimescaleDB, Docker o entorns monorepo.

• Interès pel sector de la salut i els dispositius mèdics.

COM APUNTAR-T'HI

Envia el teu CV, una carta de motivació i, si en tens, un enllaç els teus projectes o repositoris (GitHub o similar) a [e-mail]

Esplugues de Llobregat, 03/11/2026