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Bioinformático

Ombú Consulting
Posted 13 days ago, valid for 10 days
Salary

Competitive

Contract type

Full Time

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Sonic Summary

info
  • Buscamos un/a Computational Biologist / Bioinformatics & AI/ML Scientist con un PhD en campos relacionados o un MSc con al menos 2 años de experiencia en un entorno industrial relevante.
  • La persona seleccionada será responsable de desarrollar y validar workflows y modelos computacionales para problemas de drug discovery utilizando datos biológicos multimodales.
  • Se requiere experiencia en áreas como DNA-seq, RNA-seq, proteómica, y aplicación de machine learning y deep learning a datos biológicos.
  • El salario y beneficios no se especifican en la descripción del trabajo, pero se prioriza la disponibilidad para trabajar remoto desde España, con preferencia por candidatos que puedan estar presencial 2 días a la semana en Pamplona.
  • El puesto ofrece la oportunidad de participar en proyectos científicos aplicados, con un impacto directo en el desarrollo de terapias biológicas en un entorno colaborativo.

Buscamos un/a Computational Biologist / Bioinformatics & AI/ML Scientist con sólida formación cuantitativa y biológica para incorporarse a una startup biotecnológica en crecimiento y trabajar estrechamente con equipos científicos.

La persona seleccionada será responsable de diseñar, desarrollar, implementar y validar workflows y modelos computacionales para resolver problemas de drug discovery, aprovechando datos biológicos multimodales de alta dimensionalidad.

Responsabilidades principales

  • Curar, integrar, normalizar y mantener bases de datos públicas y propietarias.
  • Diseñar e implementar workflows reproducibles para el análisis de datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y clínicos.
  • Desarrollar y aplicar modelos de machine learning y deep learning a problemas de biología y drug discovery.
  • Evaluar y optimizar modelos mediante estrategias adecuadas de benchmarking, validación y análisis de generalización.
  • Desarrollar pipelines reproducibles y escalables para ejecución en HPC y/o cloud.
  • Seleccionar metodologías apropiadas y comunicar supuestos y limitaciones.
  • Colaborar estrechamente con equipos experimentales para traducir resultados computacionales en planes de laboratorio y viceversa.
  • Diseñar y ejecutar experimentos computacionales para testar hipótesis biológicas y evaluar de forma rigurosa la robustez de los resultados.


Requisitos

Requisitos

  • PhD en Bioinformatica, Computer Science, Computational Biology, Biomedical Engineering, Biostatistics o afines, o MSc con experiencia equivalente en entorno industrial relevante (al menos 2 años de experiencia).
  • Se requiere experiencia práctica en las siguientes áreas: DNA-seq, bulk y single-cell RNA-seq, proteomica, integración multi-ómica, ML/DL aplicados a datos biológicos, diseño de algoritmos y modelos computacionales para problemas biológicos complejos.
  • Dominio de Python, incluyendo experiencia con librerías como pandas, numpy, scikit-learn y PyTorch.
  • Conocimientos sólidos de álgebra lineal, cálculo y estadística.
  • Experiencia con Git, contenerización y ejecución de pipelines en entornos HPC y/o cloud.
  • Sólida comprensión de biología molecular y celular con capacidad para comprender mecanismos biológicos a nivel celular y tisular. Se valorará experiencia en inmunología.
  • Pensamiento analítico y científico, con capacidad para descomponer problemas complejos y formular hipótesis testables. Rigor en el análisis y en la interpretación de resultados.
  • Capacidad para trabajar con autonomía y ownership de proyectos. Orientación a resultados y capacidad para trabajar en un entorno dinámico y orientado a la innovación.
  • Disponibilidad para trabajar remoto desde España. Priorizamos candidatos que puedan estar presencial 2 días por semana en Pamplona.


Ventajas

Participar en proyectos científicos aplicados, con impactodirecto en el desarrollo de terapias biológicas, combinando modeladocomputacional y validación experimental. Con alta autonomía técnica, trabajocercano con investigadores y exposición al ciclo completo de I+D en un entornocolaborativo y de aprendizaje continuo.






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