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

  • 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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