Oferta de empleo - Investigador/a Postdoctoral Bioinformático especialista en Genómica

Información general

Tipo de convocatoria
Oferta de empleo
Denominación del puesto
Investigador/a Postdoctoral Bioinformático especialista en Genómica
Organismo
Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud, M.P.
Código
1733
Estado del proceso
Concluido
Fecha de publicación
Plazo de solicitud
04/12/2020 - 29/12/2020
Número de plazas
1
Lugar de trabajo
Sevilla (Sevilla)
Tipo de contrato
Duración determinada- proyecto de investigación
Titulación oficial requerida
Graduado en enseñanza secundaria obligatoria (ESO)/ Graduado escolar (EGB)
Titulación específica requerida
Doctorado en Tecnologías de la Información y Comunicaciones.
Otros requisitos
Requisitos mínimos:• Doctorado en Tecnologías de la Información y Comunicaciones.• Experiencia, de al menos dos años, en análisis primario completo de datos genómicos tanto para DNA-Seq (WGS/WES) como RNA-Seq• Experiencia, de al menos dos años en el manejo de las herramientas más comunes en el análisis de datos de secuenciación (BWA, Novoalign, FastP, samtools, picard, GATK o similares)• Experiencia, de al menos dos años en el modelado y optimización de métodos de aprendizaje supervisado y aprendizaje profundo aplicados a genómica y farmacogenómica así como técnicas computacionales de imputación.• Estar en posesión de la documentación reglada para su contratación laboral en España.Requisitos valorables:• Conocimientos de lenguajes de programación (Python, Perl, Matlab, R, C).• Conocimiento de lenguajes de flujo de trabajo para el desarrollo de pipelines como CWL o WDL.• Nivel de inglés: B2 Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas (MCREL) o similar.• Experiencia postdoctoral en el extranjero.• Experiencia en proyectos genómicos.

Funciones

• Implementación y puesta a punto de pipelines de procesamiento de datos genómicos procedentes tanto de DNA-Seq como RNA-Seq.• Desarrollo de modelos computacionales para la búsqueda de dianas terapéuticas para enfermedades raras y cáncer a partir de perfiles genómicos.• Implementación de algoritmos de aprendizaje supervisado para el desarrollo de herramientas de reposicionamiento y priorización de fármacos. • Recuperación y regeneración de datos genómicos mediante inferencia e imputación a partir de paneles de referencia.
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