Bolsa de TT-IV-A em Ciência de Dados
Level 4A-Technical Training Fellowship in Data Science
Nº: 6536
Área de conhecimento: Ciência da Informação
Field of knowledge: Information Science
Nº do processo FAPESP: 2023/06731-9
FAPESP process: 2023/06731-9
Título do projeto: Desenvolvimento de um sistema de Point of Care Testing (PoCT) para a detecção e quantificação de microrganismos deteriorantes de cerveja em ambiente industrial
Project title: Development of a Point of Care Testing (PoCT) system for the detection and quantification of beer spoilage microorganisms in industrial environments
Área de atuação: Bioinformática
Working area: Bioinformatics
Quantidade de vagas: 1
Number of places: 1
Início: 01/01/2024
Start: 2024-01-01
Pesquisador responsável: Regina Lucia Batista da Costa de Oliveira
Principal investigator: Regina Lucia Batista da Costa de Oliveira
Unidade/Instituição: EasyOmics
Unit/Instituition: EasyOmics
Data limite para inscrições: 10/12/2023
Deadline for submissions: 2023-12-10
Publicado em: 13/11/2023
Publishing date: 2023-11-13
Localização: Rua Armando Maritan, 111, Mogi das Cruzes
Locale: Rua Armando Maritan, 111, Mogi das Cruzes
E-mail para inscrições: regina@easyomics.com.br
E-mail for proposal submission: regina@easyomics.com.br
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Resumo
Vaga para Cientista de Dados Sênior.
O bolsista será responsável pelo desenvolvimento de um banco de dados relacional (BD), associado a ferramentas capazes de integrar análises temporais e estatísticas para a detecção e caracterização de contaminação microbiológica em diferentes tipos de amostras.
As atividades serão desenvolvidas na região da Grande São Paulo, com possibilidade de trabalho híbrido/remoto.
Requisitos mínimos
- Formação em Sistemas de Informação e/ou áreas correlatas (Programação, Bioinformática; Engenharia de Software, etc);
- Experiência mínima de dois anos em desenvolvimento/gerenciamento de BDs ou Mestrado/Doutorado na área;
- Experiência com montagem/gerenciamento/data mining de BDs; modelagem, extração e manipulação de dados/instruções SQL; programação em DOS, SGBDs, Postgres, MySQL e PL/SQL; desenvolvimento de scripts de criação, modelagem e rotinas de administração/manutenção de BDs; processos de Startup/Inicialização/Shutdown de BDs; gerenciamento de usuários, roles e objetos; instalação, upgrade e migração de versões de BDs; backup/recovery, análise e tuning de performance de BDs em ambientes de alta disponibilidade;
- Competências diferenciadoras: domínio de linguagens de programação Python, R, Perl; experiência no desenvolvimento de algoritmos de análise em bioinformática; familiaridade com pacotes Shiny, princípios de ciências de dados e estatística, desenvolvimento/integração de aplicativos web e bibliotecas de análise de imagens.
Para informações sobre perfil e condições da Bolsa FAPESP de Treinamento Técnico nível quatro “a” (TT-IV-A) em https://fapesp.br/3098 e https://fapesp.br/3162.
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