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2023[/vc_column_text][/vc_column][vc_column column_padding=»no-extra-padding» column_padding_tablet=»inherit» column_padding_phone=»inherit» column_padding_position=»all» background_color_opacity=»1″ background_hover_color_opacity=»1″ column_shadow=»none» column_border_radius=»none» column_link_target=»_self» gradient_direction=»left_to_right» overlay_strength=»0.3″ width=»1/6″ tablet_width_inherit=»default» tablet_text_alignment=»default» phone_text_alignment=»default» column_border_width=»none» column_border_style=»solid» bg_image_animation=»none»][/vc_column][/vc_row][vc_row type=»in_container» full_screen_row_position=»middle» column_margin=»default» column_direction=»default» column_direction_tablet=»default» column_direction_phone=»default» scene_position=»center» text_color=»dark» text_align=»left» row_border_radius=»none» row_border_radius_applies=»bg» overlay_strength=»0.3″ gradient_direction=»left_to_right» shape_divider_position=»bottom» bg_image_animation=»none»][vc_column 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El Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) busca incorporar un/a Full stack developer  para el Oncology Data Analytics Program.

El Programa de Análisis de Datos Oncológicos (ODAP) nació en 2019 para dar respuesta a las necesidades del Instituto Catalán de Oncología (ICO) y del IDIBELL con un programa único de apoyo a los institutos en las áreas de tratamiento, análisis e investigación de datos oncológicos para la prevención del cáncer, detección precoz y oncología de precisión. Esto se realiza mediante la aplicación de herramientas y análisis bioinformáticos de última generación. El programa se divide en tres unidades:
– La Unidad de Bioinformática para Oncología de Precisión (UBOP) se centra principalmente en la aplicación de la bioinformática para contribuir al desarrollo e implantación de la oncología de precisión en la práctica clínica.
– La Unidad de Biomarcadores y Susceptibilidad (UBS) tiene como objetivo descubrir y validar biomarcadores moleculares en cáncer, con implicaciones para el diagnóstico, pronóstico y respuesta al tratamiento.
– La Unidad de Resultados Oncológicos (URO) se centra en la aplicación de técnicas analíticas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para identificar patrones en los datos de los pacientes y obtener indicadores de resultados oncológicos.

Más información: https://www.odap-ico.org/

Referencia: 23-109_SS_OL

Categoría: Scientific Support

Experiencia profesional

  • Experiencia certificada como desarrollador full stack, al menos los últimos 2 años (preferiblemente en el campo de la Salud u Oncología).
  • Experiencia comprobable en el desarrollo completo de una herramienta web específica.

Educación y entrenamiento

  • Grado – Máster en Ingeniería Informática.
  • Se considerarán certificaciones o cursos adicionales sobre desarrollo de frameworks o tecnologías y arquitecturas backend.

Habilidades técnicas

  • Experiencia en la creación de aplicaciones completas, desde el primer planteamiento de la necesidad original, hasta el entorno final de producción.
  • Capacidad para comprender un problema o una nueva funcionalidad y evaluar las implicaciones del sistema globalmente.
  • Capacidad para detectar posibles mejoras y automatizaciones en los procesos actuales para hacerlos más eficientes.
  • Experiencia en metodologías de gestión de defectos, unit testing, integración continua, control de calidad, desarrollo colaborativo, etc.
  • Experiencia en entornos de desarrollo GNU/Linux y entornos virtualizados (Docker, Singularity).
  • Experiencia en administración de servidores Linux (DevOps), y con la nube (AWS, AZURE, GCE).
  • Experiencia en el uso de mejores prácticas de programación, herramientas de control de versiones (GIT, SVN) o similares.
  • Codificación competente Python y/o Java, JavaScript.
  • Programación web y APIs RESTful, Django, NodeJS, Angular, React, Vue.
  • Experiencia en el uso y manejo de bases de datos SQL (PostgreSQL y mySQL).
  • Conocimientos en manejo de base de datos de arquitecturas NoSQL (MongoDB o equivalente).
  • Conocimiento de metodologías de desarrollo de proyectos AGILE/SCRUM.
  • Habilidades de autoorganización, comunicación fluida y trabajo en equipo.

Idiomas

  • Buen dominio del inglés.

Valorable

  • Maestría o doctorado en Ciencias Biomédicas, Bioinformática (o disciplina equivalente).
  • Experiencia en investigación en salud y cáncer.
  • Experiencia en la nube (preferiblemente AWS) y computación de alto rendimiento.
  • Experiencia en shell scripting, Makefiles, Nextflow, Kubernetes, Jenkins, Travis.
  • Experiencia en analítica de big data (Hadoop/Spark).
  • Conocimiento de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras técnicas de IA.
  • Conocimiento de kits de herramientas de PNL / minería de textos biomédicos.
  • Conocimientos de R, BioConductor u otros lenguajes bioinformáticos.
  • Conocimiento de catalán y castellano (se valorará nivel C1).

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