Bolsa de TT-IV em Tecnologia da Informação

Level 4-Technical Training in Information Technology

Nº: 3835

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2014/50889-7

FAPESP process: 2014/50889-7

Título do projeto: INCT 2014: em Medicina Assistida por Computação Científica (MACC).

Project title: National Institute of Science and Technology Medicine Assisted by Scientific Computing (INCT-MACC)

Área de atuação: Sociedades de Computação, Engenharia Biomédica e Informática em Saúde.

Working area: Computational Societies, Biomedical Engineering, Health Informatics

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: José Eduardo Krieger

Principal investigator: José Eduardo Krieger

Unidade/Instituição: Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular / InCor

Unit/Instituition: Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular / InCor

Data limite para inscrições: 26/09/2020

Deadline for submissions: 2020-09-26

Publicado em: 25/08/2020

Publishing date: 2020-08-25

Localização: Av. Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, 44, 10º andar, bloco 2, Cerqueira César, São Paulo

Locale: Av. Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, 44, 10º andar, bloco 2, Cerqueira César, São Paulo

E-mail para inscrições: krieger@incor.usp.br

E-mail for proposal submission: krieger@incor.usp.br

  • Resumo

    O LGCM do Instituto do Coração (InCor-HCFMUSP) oferece oportunidade de Bolsa de Treinamento Técnico em Tecnologia da Informação FAPESP, nível TT-4. Esta modalidade de bolsa se destinada a profissional graduado, especialista em Tecnologia de Informação (TI), com dois anos de experiência após a graduação ou título de mestrado na área de TI, sem vínculo empregatício, com dedicação de 16 a 40 horas semanais (o valor da Bolsa a ser paga será proporcional ao número de horas semanais) às atividades de apoio ao projeto de pesquisa.

    O bolsista deverá auxiliar pesquisadores do projeto no desenvolvimento de análises de integração de dados genômicos, assim como aplicação de metodologias de aprendizado de máquina para identificação de padrões em dados genômicos. São requisitos para os candidatos formação em Bioinformática, Computação, Matemática, Física ou área correlata, com os seguintes conhecimentos:

    1. Ampla experiência em linguagem de programação: Python e/ou C++;
    2. Conhecimento de SQL (queries e procedures) e base de dados Oracle;
    3. Conhecimento de dados ômicos: genômica, transcriptômica e/ou epigenômica;
    4. Conhecimento de ferramentas para análise de sequenciamento de próxima geração com foco na expressão gênica e epigenética.

    Enviar CV para o e-mail: samantha.teixeira@hc.fm.usp.br.

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