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Técnico​/a de Proyecto de Investigación

Trabajo disponible en: 18001, Granada, Andalucia, España
Empresa: Agencia De Vivienda Y Rehabilitacion De Andalucia
Tiempo completo posición
Publicado en 2026-01-14
Especializaciones laborales:
  • Investigación/Desarrollo
    Científico de datos, Investigador científico, Investigación, Asistente de investigación
Rango Salarial o Referencia de la Industria: 10000 - 30000 EUR Anual EUR 10000.00 30000.00 YEAR
Descripción del trabajo

Oferta de empleo – Técnico/a de Proyecto de Investigación

Puesto: Técnico/a de Proyecto de Investigación.

Entidad:
Fundación Pública Andaluza Progreso y Salud, M.P.

Contrato:

Indefinido.

Requisitos
  • Licenciatura o Grado Universitario en Biología, Biomedicina, Bioquímica o equivalente.
  • Experiencia de al menos 1 año en análisis de datos de NGS‑secuenciación de nueva generación.
  • Nivel de Inglés B2 (MCREL) evidenciado por título o prueba de nivel.
  • Documentación reglada para contratación laboral en España.
  • Requisitos valorables:
    • Trabajos fin de grado, fin de máster o publicaciones con análisis de NGS‑secuenciación.
    • Conocimientos en técnicas de NGS‑secuenciación:
      • Análisis de transcriptoma: RNAseq y small

        RNAseq.
      • Análisis del repertorio de linfocitos T (TCRseq).
      • Manejo fluido de bases de datos y herramientas on‑line (TCGA, ENSEMBL, GTEx, Clin Var).
    • Manejo fluido de los lenguajes de programación R y BASH.
    • Conocimientos básicos de Docker y Git.
    • Conocimientos bioestadística (cursos oficiales):
      • Análisis multivariante.
    • Conocimientos de ofimática avanzada:
      • Creación de figuras.
      • Manejo de Excel.
      • Redacción de artículos y proyectos científicos.
Funciones
  • Análisis de las librerías de RNA‑Seq (muestras de plasma, biopsias frescas y embebidas en parafina).
  • Análisis del repertorio de linfocitos T (TCRseq) a partir de los datos de RNA‑seq.
  • Estratificación de pacientes mediante análisis multivariante a partir de variables clínicas, transcriptómicas y genéticas.
  • Integración de datos de RNA‑Seq y DNA‑Seq.
  • Empleo de repositorios públicos (TCGA y GEO) para la validación y análisis de supervivencia de los resultados obtenidos en los estudios de RNA‑Seq y DNA‑Seq; análisis de redes de interacción molecular entre los principales genes detectados.
  • Generación de modelos de clasificación de pacientes mediante “machine learning” a partir de las variables clínicas, transcriptómicas y genéticas de interés.
#J-18808-Ljbffr
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