Bolsa de trabajo

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Oferta laboral fecha de publicación: 2/11/2020
Data de publicació:
Lunes, 2 November 2020 (Todo el día)
Sol·licitant:

Técnico/a en análisis y gestión de datos (COVID-19). Àrea de Sistemes d’Informació del Servei Català de la Salut.

Requisits:
  • Título universitario de licenciatura o de grado universitario + máster equivalente al nivel MECES 3 (mínimo 300 créditos ECTS), preferiblemente en Ingeniería, Matemáticas, Estadística o relacionado con Ciencias de la Salud.
  • Conocimientos y/o experiencia previa en el diseño y representación de procedimientos de datos entre diferentes plataformas.
  • Certificado de nivel de suficiencia de catalán (C1) de la Dirección General de Política Lingüística o equivalente.
Es valorarà:
  • Experiencia en la optimización de procedimientos de datos.
  • Uso de soluciones de Business Intelligence (BI).
  • Competencias profesionales: Comunicación, Innovación, organización y orientación a cliente.
  • Conocimientos del modelo de gestión del Servei Català de la Salut y del Sistema de Salut de Catalunya.
Funcions:
  • Diseño y representación de los procedimientos de datos generados para dar respuesta a las necesidades de la COVID-19.
  • Documentación del contenido del Quadre de Comandament de la COVID-19 y de los subconjuntos de datos que lo soportan.
  • Diseño y validación de los modelos de reporting definidos por la COVID-19.
  • Comunicación de los nuevos modelos de reporting definidos por la COVID-19.
Contracte:

Contrato de obra y servicio.
Jornada laboral completa de 37,5 horas semanales

Durada:

2 años

Salari brut (anual):

39.690,00€

Contacte:

Laura Contreras Gómez
lcontrerasg@catsalut.cat

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Prácticas en empresa fecha de publicación: 20/11/2019
Fecha de publicación:
Miércoles, 20 November 2019 (Todo el día)
Solicitante:

EIT Health

Requisitos:
  • Buenos conocimientos de estadística y de procesos de preparación de conjuntos de datos para su análisis
  • Capacidad de usar herramientas de gestión de datos
  • Conocimientos de Bases de Datos
  • Capacidad de diseño de experimentos y análisis multivariantes
Se valorará:
  • Conocimientos específicos del entorno biomédico
  • Conocimientos de SQL
  • Conocimientos de herramientas tipus Talend
Funciones:
  • Limpiar conjuntos de datos
  • Anotar datos conforme ontologías del ámbito médico
  • Analizar los datos y preparar experimentos en base a ellos.
Contrato:

Flexibilidad horaria con una dedicación de 20 horas por semana

Duración:

De enero a junio 2020

Salario bruto (anual):

A determinar según el perfil del candidato

Contacto:

Magí Lluch-Ariet
magi.lluch@eithealth.eu

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Beca fecha de publicación: 9/3/2020
Fecha de publicación:
Lunes, 9 March 2020 (Todo el día)
Solicitante:

Group of Statistics at Humboldt University of Berlin

,

Opportunities for own scientific qualification (PhD)/career development are provided, see https://www.wiwi.hu-berlin.de/en/academic-career/academic-career?set_language=en for an overview and further links. The positions are to be filled at the earliest possible date and funded by the German Research Foundation (DFG) within the Emmy Noether programme.

Requisitos:
  • an outstanding PhD in Statistics, Mathematics, or related field with specialisation in Statistics, Data Science or Mathematics;
  • a strong background in at least one of the following fields: computational methods, Bayesian statistics, variational inference, statistical learning, high-dimensional regression modelling, mathematical statistics;
  • a thorough mathematical understanding.
  • substantial experience in scientific programming with R, Matlab, Python, C/C++ or similar;
  • strong interest in developing novel statistical methodology and its applications in various fields such as economics or natural and life sciences;
  • a very good communication skills and team experience, proficiency of the written and spoken English language (German is not obligatory).
Se valorará:
Funciones:

to contribute to the research on mathematical and statistical aspects of Bayesian statistical learning approaches and novel methods towards high-dimensional distributional models. The research positions are associated with the Emmy Noether group Regression Models beyond the Mean – A Bayesian Approach to Machine Learning and working group of Applied Statistics at the School of Business and Economics at Humboldt-Universität Berlin.
 

Contrato:

We offer the unique environment of young researchers and leading international experts in the fields. The vibrant international network includes established collaborations in Singapore and Australia. The positions offer potential to closely work with several applied sciences. Information about the research profile of the research group and further contact details can be found through the following link: https://hu.berlin/ENG-StatML. The positions are paid according to the Civil Service rates of the German States “TV-L”, E13 (if suitably qualified).

Duración:

full-time employment, 3 years with possible extension

Salario bruto (anual):

Netto gesamt: 2301.79 € - 3139.65 €

Contacto:

Applications should include:

- a CV with list of publications
- a motivational statement (at most one page) explaining the applicant's interest in the announced position as well as their relevant skills and experience
- copies of degrees/university transcripts
- names and email addresses of at least two professors that may provide letters of recommendation directly to the hiring committee Applications should be sent as a single PDF file to: Prof. Dr. Nadja Klein (nadja.klein[at]hu-berlin.de), whom you may also contact for questions concerning this job post. Please indicate “Research Position Emmy Noether”.

Starting date: As soon as possible
HU is seeking to increase the proportion of women in research and teaching, and specifically encourages qualified female scholars to apply. Severely disabled applicants with equivalent qualifications will be given preferential consideration. People with an immigration background are specifically encouraged to apply. Since we will not return your documents, please submit copies in the application only.

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