Job offer

Análisis de casos de estudio de aplicación de la IA en el sector médico Evaluación de servicios ejecutados en pipeline de ciencia de datos en el sector médico Gestión de datos en R y Python en el sector médico y su impacto en las profesiones

Modelado Estadístico: Buen conocimiento de ANOVA, modelos hurdle y zero-inflated, regresión logística, GLMs/GLMMs, GAMs, análisis bayesiano. Ciencia de Datos y ML: Aplicación de CNNs y modelos predictivos, reducción de dimensiones (PCA, PCoA, RDA) y PERMANOVA Software y Programación: Buen manejo de R, Python, Bash, SQL, Git y Docker. Análisis y tratamiento de datasets complejos. Gestión de proyectos, buenas dotes de comunicación transversal, participación como autor en publicaciones científicas y colaboración en entornos internacionales., Statistical Modeling: Good knowledge of ANOVA, hurdle and zero-inflated models, logistic regression, GLMs/GLMMs, GAMs, Bayesian analysis. Data Science and ML: Experience applying CNNs and predictive models, dimensionality reduction (PCA, PCoA, RDA) and PERMANOVA. Software and Programming: Solid skills in R, Python, Bash, SQL, Git, and Docker. Analysis and handling of complex datasets. Project management, strong cross-team communication skills, participation as an author in scientific publications, and collaboration in international environments. Specific Requirements

Doctor en disciplina relacionada con las ciencias. Modelado Estadístico: Buen conocimiento de ANOVA, modelos hurdle y zero-inflated, regresión logística, GLMs/GLMMs, GAMs, análisis bayesiano. Ciencia de Datos y ML: Aplicación de CNNs y modelos predictivos, reducción de dimensiones (PCA, PCoA, RDA) y PERMANOVA Software y Programación: Buen manejo de R, Python, Bash, SQL, Git y Docker. Análisis y tratamiento de datasets complejos. Gestión de proyectos, buenas dotes de comunicación transversal, participación como autor en publicaciones científicas y colaboración en entornos internacionales., Statistical Modeling: Good knowledge of ANOVA, hurdle and zero-inflated models, logistic regression, GLMs/GLMMs, GAMs, Bayesian analysis. Data Science and ML: Experience applying CNNs and predictive models, dimensionality reduction (PCA, PCoA, RDA) and PERMANOVA. Software and Programming: Solid skills in R, Python, Bash, SQL, Git, and Docker. Analysis and handling of complex datasets. Project management, strong cross-team communication skills, participation as an author in scientific publications, and collaboration in international environments., Doctor en disciplina relacionada con las ciencias: 0 - 2 Experiencia en las señaladas en el apartado HABILIDADES-CUALIFICACIONES-INFORMÁTICA: 0 - 10 Experiencia en dirección y gestión de proyectos de ámbito internacional: 0 - 2 Experiencia académica: docencia, publicación de artículos, participación en congresos: 0 - 4