Data Scientist in Biomedical AI – Digital Health Unit (RE1)

• Formación
  • Máster en Informática, Ciencia de Datos, Ingeniería Biomédica, Matemáticas, Física, Bioinformática, Biología Computacional o un campo relacionado.
• Conocimientos Esenciales y Experiencia Profesional
  • Experiencia práctica en machine learning y/o deep learning aplicado a datos biomédicos o de atención sanitaria.
  • Sólidas habilidades de programación en Python y experiencia con librerías comunes de ciencia de datos y deep learning, tales como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy o equivalentes.
  • Experiencia trabajando con datos clínicos estructurados, biomarcadores, variables derivadas de imágenes o conjuntos de datos biomédicos multimodales.
  • Conocimiento de desarrollo de modelos, validación, métricas de rendimiento y pipelines de IA reproducibles.
  • Interés en la IA orientada a la clínica, con énfasis en el desarrollo de modelos que sean robustos, interpretables y útiles para aplicaciones de atención sanitaria.
  • Capacidad para trabajar con datos clínicos del mundo real heterogéneos, incluyendo datos faltantes, armonización de variables y diferencias entre cohortes.
• Conocimientos Adicionales y Experiencia Profesional
  • Experiencia con enfermedades hepáticas, enfermedades metabólicas, riesgo cardiometabólico, epidemiología o modelado de predicción clínica.
  • Experiencia con análisis de imágenes médicas, procesamiento de señales biomédicas o biomarcadores cuantitativos derivados de imágenes.
  • Experiencia con IA multimodal, transformers, modelos fundacionales, modelos de lenguaje extensos (LLMs), modelos de visión-lenguaje o IA generativa.
  • Experiencia con explicabilidad de modelos, cuantificación de la incertidumbre, evaluación de la equidad o validación de IA clínica.
  • Experiencia trabajando con clínicos, hospitales, grupos de investigación biomédica o infraestructuras de datos de salud.
  • Familiaridad con la protección de datos, requisitos éticos y consideraciones regulatorias en la IA biomédica.
• Competencias
  • Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
  • Capacidad para trabajar de forma independiente y proactiva en un entorno de investigación.
  • Sólidas habilidades de comunicación y capacidad para interactuar con equipos multidisciplinares.
  • Capacidad para traducir preguntas clínicas en problemas computacionales y resultados computacionales en resultados comprensibles clínicamente.
  • Buenas habilidades organizativas y capacidad para contribuir a los entregables y plazos de los proyectos.
  • Fluidez en inglés.

Referencia: 434_26_LS_DHU_RE1

Título del puesto: Data Scientist en IA Biomédica - Digital Health Unit (RE1)

El Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputación, BSC-CNS, es el centro líder en Europa para la investigación en supercomputación. El candidato seleccionado trabajará en un entorno de HPC altamente avanzado, con acceso a infraestructuras computacionales de última generación, y colaborará con expertos de instituciones clínicas, académicas y tecnológicas a nivel nacional e internacional.

La Digital Health Unit, dirigida por la Dra. Paula Petrone, aplica la inteligencia artificial a la atención sanitaria con el objetivo de desarrollar soluciones innovadoras, clínicamente significativas y escalables que puedan tener un impacto real en los pacientes y los sistemas de salud.

Este puesto contribuirá al proyecto LiverAim, un proyecto colaborativo europeo centrado en mejorar la evaluación del riesgo de enfermedades hepáticas. El candidato seleccionado trabajará en enfoques basados en IA para la predicción del riesgo hepático utilizando datos clínicos, bioquímicos, de estilo de vida, biomarcadores y datos relacionados con FibroScan.

Paralelamente, el candidato contribuirá a otras líneas de investigación estratégicas de la Digital Health Unit, particularmente en el desarrollo y aplicación de modelos de visión-lenguaje, IA multimodal, modelos fundacionales y enfoques de IA generativa para la atención sanitaria.

Fomentamos las candidaturas de todos los géneros y de candidatos de grupos infrarrepresentados.

• Desarrollar modelos de IA para la evaluación del riesgo hepático utilizando datos clínicos, bioquímicos, de estilo de vida, biomarcadores y datos relacionados con FibroScan
• Trabajar con conjuntos de datos biomédicos heterogéneos, incluyendo datos clínicos estructurados, variables derivadas de imágenes, biomarcadores y otras fuentes de datos relacionadas con la salud.
• Desarrollar modelos predictivos utilizando machine learning, deep learning, aprendizaje multimodal, transformers, modelos fundacionales y enfoques de IA generativa.
• Contribuir a los proyectos de la Digital Health Unit que implican el análisis de imágenes médicas, modelos de visión-lenguaje, datos clínicos multimodales y modelos fundacionales biomédicos.
• Colaborar con clínicos, investigadores biomédicos, científicos de datos y socios del proyecto para definir preguntas clínicamente relevantes y estrategias de validación.
• Contribuir a la creación de pipelines de IA robustos, reproducibles, interpretables y clínicamente significativos.
• Apoyar la preparación de publicaciones científicas, entregables del proyecto, documentación técnica y presentaciones para reuniones de consorcios y foros científicos.
• Contribuir a la traducción de métodos de IA en herramientas de salud digital clínicamente relevantes.