CI-22-482
Categoría Profesional: Técnico especialista Investigador/a Principal: Jose Manuel Jerez Aragones Dedicación: 40 horas/semanales. Duración: 3 meses Trabajo a realizar: Estimación de modelos predictivos en el ámbito de la salud. Se requieren conocimientos de los lenguajes de programación R y Python, junto con los paquetes respectivos de Machine Learning.
Categoría: contratos
Fecha límite: 30/01/2023
Proyecto, grupo, convenio o contrato de investigación que financia el contrato ofertado:
Código del proyecto, grupo, convenio o contrato de investigación: | PYC20-RE-046 UMA |
Denominación del proyecto, grupo, convenio o contrato de investigación: | Análisis automático de texto clínico mediante algoritmos de aprendizaje computacional |
Responsable de la oferta de este contrato: | Jose Manuel Jerez Aragones |
Centro de trabajo principal del contratado: | Laboratorio 3.3.10 (Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación, ETSI Informática) |
Otros centros en los que pueda trabajar el contratado: |
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Datos del contrato de trabajo ofertado:
Código, para la solicitud, del puesto de trabajo: CI-22-482
Categoría profesional: Técnico especialista.
Tipo de personal: El/la contratado/a tendrá la condición de personal técnico
Área: Lenguajes y Sistemas Informáticos.
Tipo de contrato: Contrato laboral
Dedicación: 40 horas/semanales.
Duración estimada del contrato: 3 meses.
Sueldo bruto mensual (SBM): 1391.25 euros.
Trabajos a realizar:
Estimación de modelos predictivos en el ámbito de la salud.
Se requieren conocimientos de los lenguajes de programación R y Python, junto con los paquetes respectivos de Machine Learning.
Titulación académica específica requerida:
Bachiller / Grado Superior FP
Méritos suceptibles de valoración:
Graduado en Ingeniería informática o Ingeniería de la salud.
Cursos de IA en el ámbito de la salud.
Programación en Visual Studio, C# y Javascript.
Comisión de Evaluación del concurso:
Presidente/a: José Manuel Jerez Aragonés
Vocal: Leonardo Franco
Secretario/a: Francisco Veredas Navarro
Las solicitudes se presentarán en la web https://itramita.uma.es/publica realizando la identificación con un correo de gmail.