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Profesor/a Ayudante Doctor/a en Bioinformática, Big Data y Medicina Traslacional
Universidad Antonio de Nebrija —Madrid, Madrid provincia
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Docente para la Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas - Inteligencia Artificial (Empresa)
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Docente para la Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas - Finanzas y Contabilidad (Empresa)
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Profesor/a Ayudante Doctor/a en Bioinformática, Big Data y Medicina Traslacional

Universidad Antonio de Nebrija -
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Detalles del empleo

Autónomo

Cualificaciones

Biología
MATLAB
Procesamiento de imagen
Doctorado
Big data
R
Inglés
SQL
Machine learning
Python
Enseñanza

Descripción completa del empleo

La Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud precisa incorporar a un/a Investigador/a Postdoctoral en Bioinformática, Big Data y Medicina Traslacional.

Sus principales funciones serán:

Analizar y modelizar datos ómicos, clínicos y de imágenes médicas.
Desarrollar pipelines reproducibles y escalables para grandes volúmenes de datos.
Aplicar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para la extracción de biomarcadores y patrones clínicos.
Integrar datos multi-modal para proyectos traslacionales en medicina.
Contribuir a publicaciones científicas de alto impacto y presentaciones en congresos internacionales.
Colaborar con equipos nacionales e internacionales, participando activamente en el diseño experimental y análisis de resultados.
Liderar subproyectos con autonomía, reportando avances al investigador principal del grupo.

Se requiere:

Doctorado en Bioinformática, Biología Computacional, Biomedicina, Matemáticas, Física, Ingeniería o áreas afines.
Experiencia demostrada en análisis de grandes volúmenes de datos (big data) aplicados a medicina o biomedicina.
Experiencia en ómiques (genómica, transcriptómica, proteómica, metabolómica) y análisis integrativo de datos multi-nivel.
Experiencia en procesamiento y análisis de imágenes médicas (MRI, PET, histología digital, microscopía).
Dominio de programación y análisis de datos (Python, R, MATLAB, SQL u otras herramientas relevantes).
Capacidad de trabajo autónomo y en equipo multidisciplinar internacional.
Dominio de inglés (nivel alto).

Se valorará:

Experiencia en aprendizaje automático (machine learning) o inteligencia artificial aplicada a datos biomédicos.
Experiencia en integración de datos clínicos, moleculares e imágenes para proyectos traslacionales.
Publicaciones en revistas internacionales de alto impacto.
Experiencia en diseño de pipelines reproducibles y visualización de datos complejos.
Motivación por el aprendizaje de tecnologías punteras y metodologías innovadoras aplicadas a la salud.

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