Oferta de empleo - Técnico Especialista en ciencia de datos

Información general

Tipo de convocatoria
Oferta de empleo
Perfil del puesto de trabajo
Perfil técnico especialista o experto
Denominación del puesto
Técnico Especialista en ciencia de datos
Organismo
Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud, M.P.
Código
1996
Estado del proceso
Concluido
Fecha de publicación
Plazo de solicitud
24/05/2022 - 24/06/2022
Número de plazas
1
Lugar de trabajo
Sevilla (Sevilla)
Tipo de contrato
Indefinido
Titulación oficial requerida
Grado Universitario/ Licenciatura e Ingenierías/ Diplomaturas e Ingenierías Técnicas
Titulación específica requerida
Licenciatura o Grado Universitario en Ingeniería Informática, Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación, Matemáticas, Físicas, Ciencias de la Salud o Ciencias de la Vida
Otros requisitos

Requisitos mínimos: • Licenciatura o Grado Universitario en Ingeniería Informática, Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación, Matemáticas, Físicas, Ciencias de la Salud o Ciencias de la Vida. • Mínimo 2 años en experiencia en análisis de datos biomédicos. • Estar en posesión de la documentación reglada para su contratación laboral en España. • Aportar la documentación que acredite el cumplimiento de los requisitos anteriormente indicados (títulos académicos y formativos, vida laboral o documentación acreditativa equivalente para aquellas personas que no tengan nacionalidad española y DNI/NIE) Requisitos valorables: • Se valorará un máster relacionado con ciencia de datos • Experiencia en ciencia de datos • Experiencia en metodologías de inteligencia artificial • Experiencia en metodologías de procesamiento del lenguaje natural • Experiencia en manejo de datos clínicos • Conocimientos del sistema Linux • Conocimientos de programación en lenguajes de scripts (Python, Perl, etc.) • Experiencia con bases de datos y lenguajes de consulta.

Funciones

En el marco del citado proyecto y exclusivamente durante su periodo de ejecución se encargará del análisis de los datos clínicos y el desarrollo de un predictor temprano de cáncer de ovario usando metodologías estadísticas y de aprendizaje automático.

Convocatoria y bases de la oferta

Seguimiento de la convocatoria

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