Doctor/a especialista en ciencia de datos

Agencia De Vivienda Y Rehabilitacion De Andalucia
Municipality of Seville, Spain
3 days ago

Role details

Contract type
Apprenticeship
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
Spanish

Job location

Municipality of Seville, Spain

Tech stack

Artificial Intelligence
Data analysis
Databases
Computer Engineering
Query Languages
Linux
Perl
Python
Machine Learning
Data Processing

Job description

Oferta de empleo - Doctor/a especialista en ciencia de datos Información general Tipo de convocatoria Perfil del puesto de trabajo Denominación del puesto Doctor/a especialista en ciencia de datos Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud, M.P. Estado del proceso En curso Fecha de publicación Plazo de solicitud Número de plazas Lugar de trabajo Tipo de contrato Titulación oficial requerida Grado Universitario/ Licenciatura e Ingenierías/ Diplomaturas e Ingenierías Técnicas Titulación específica requerida Licenciatura o Grado Universitario en Matemáticas, Ingeniería Informática Requisitos mínimos * Licenciatura o Grado Universitario en Matemáticas, Ingeniería Informática. * Estar en disposición del grado de Doctor. * 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

Requirements

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 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. #J-18808-Ljbffr

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