Bioinformatics and AI Scientist

• Diseñar y mantener pipelines bioinformáticos para proyectos de biomarcadores clínicos.

• Integrar datos procedentes de diferentes plataformas analíticas y estudios clínicos.

• Desarrollar modelos estadísticos y predictivos utilizando IA cuando aporte valor científico.

• Garantizar la calidad, integridad y trazabilidad de los datos.

• Automatizar procesos de análisis mediante R y Python.

• Generar informes, visualizaciones y presentaciones para equipos internos y colaboradores.

• Colaborar con científicos de laboratorio en la interpretación biológica de resultados.

• Participar en el diseño experimental y en la definición de estrategias de análisis de biomarcadores.

• Evaluar e implementar nuevas metodologías bioinformáticas y herramientas de IA.

• Contribuir a PNTs y documentación técnica del laboratorio.

• Compromiso con los objetivos e Imagen de la compañía

• Ética y Confidencialidad

• Desempeñar sus funciones de acuerdo con los valores, principios, normas, políticas y obligaciones que se contienen en el Código de Ética y de Conducta de la compañia

• Laboratorio de Biomarcadores Clínicos

• Data Scientist

• Grado/Licenciatura en Bioinformática, Biología, Biotecnología, Bioquímica, Farmacia, Ingeniería Biomédica o similar o formación equivalente con competencias técnicas demostrables.

• Máster o formación especializada en Bioinformática, Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial (muy valorable).

• Inglés medio-alto.

• 3-5 años de experiencia en bioinformática o ciencia de datos aplicada a biomedicina.

• Experiencia en análisis de datos -ómicos, biomarcadores o medicina traslacional.

• Experiencia en programación científica (R imprescindible; Python muy valorable).

• Experiencia en análisis estadísticos complejos (PCA, multivariables, etc)

• Experiencia en entorno farmacéutico, biotech o estudios clínicos.

• Experiencia en validación analítica en entornos clínicos

• Experiencia en programación científica, principalmente en R; se valorarán conocimientos en Python.

• Conocimientos sólidos de estadística aplicada, Machine Learning y desarrollo de modelos predictivos.

• Experiencia en análisis e integración de grandes volúmenes de datos biomédicos y multi-ómicos.

• Conocimientos de SQL, Git, visualización de datos y automatización de flujos de trabajo.

• Se valorarán conocimientos en GCP/GCLP y gestión de datos de estudios clínicos.

• Elevada capacidad analítica, pensamiento crítico y orientación a la resolución de problemas.

• Curiosidad científica, aprendizaje continuo y capacidad para incorporar nuevas tecnologías y herramientas de IA.

• Autonomía, iniciativa y capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares, comunicando resultados complejos de forma clara.

Multinational Biotech Company.

• Desarrollo profesional y planificación de carrera
• Trabajo 100 % presencial (sin opción de teletrabajo)
• Horario flexible: entrada entre las 8:00 y las 10:00 a. m. / salida entre las 4:00 y las 6:00 p. m., de lunes a viernes
• Bono del 15 %
• Seguro médico
• 27 días laborables de vacaciones