Candidates to apply for a PFIS contract - AES 2020 Call for Proposals

Date limit
31-01-2020
Institution
Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud (IACS)

 

English version below

 

CANDIDATOS PARA SOLICITAR UN CONTRATO PFIS. AES 2020 CONVOCATORIA

El grupo de investigación Data Science in Health Services and Policy Research del Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud, busca CANDIDATOS o CANDIDATAS para optar a un contrato "Predoctoral de Formación en Investigación en Salud (PFIS)" de la Acción Estratégica en Salud 2020 del Instituto de Salud Carlos III [1]. Los contratos PFIS ofrecen un salario base de 20.000€ anuales durante cuatro años para la elaboración de la Tesis Doctoral.

La Tesis Doctoral se desarrollará dentro de las líneas de investigación del proyecto CONCEPT, un proyecto puntero de análisis avanzado de datos de salud financiado
también por el Instituto de Salud Carlos III y liderado por el grupo de investigación. En este proyecto, la persona seleccionada participaría en la investigación y desarrollo de soluciones algorítmicas para entornos de computación de altas prestaciones.

[1] https://tinyurl.com/info-aes-2020

PERFIL DE LOS CANDIDATOS

REQUISITOS MÍNIMOS

  1. Titulación Universitaria en Ingeniería Informática, Estadística, Física o Matemáticas. También se considerarán candidatos con titulaciones en Ciencias de la Vida/Salud (Medicina, Biología, Farmacia, Química, Bioquímica o similar) que cumplan con requisitos valorables.
  2. Estar en disposición de ser admitidos o matriculados en un programa de doctorado, acreditado oficialmente, en una Universidad Española para el curso académico 2020-2021.
  3. No podrán concurrir a la presente actuación quienes se encuentren en alguna de las siguientes situaciones:
    1. Haber iniciado su formación predoctoral con financiación de otras ayudas destinadas a la formación predoctoral a través del desarrollo de una tesis doctoral que se haya otorgado en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020 o de alguno de los anteriores Planes Nacionales.
    2. Estar en posesión del título de Doctor, por cualquier universidad española o extranjera.
    3. Haber disfrutado, previamente a la presentación de la solicitud, de un contrato predoctoral por tiempo superior a doce meses.

REQUISITOS VALORABLES

  1. Conocimientos en alguna de las siguientes areas:
    1. Estadística aplicada (descriptiva, regresiones, etc.)
    2. Manejo de Python (Pandas) o R para análisis de bases de datos.
    3. Manejo de bases de datos SQL y/o noSQL.
    4. Data mining / Machine Learning / Natural Language Processing
    5. Runtimes de ejecución paralelos (OMP, MPI, Hadoop, Spark)
  2. Participación en proyectos de investigación; publicaciones indexadas en el Journal Citation Report (JCR), preferentemente figurando como autor principal y/o de correspondencia; participación en congresos nacionales e internacionales.
  3. Excelentes capacidades orales y escritas tanto en castellano como en inglés.

CONTACTO

Enviar Curriculum Vitae (CV) a la dirección email: biocomputacion.iacs@aragon.es
Indicando en el asunto: Contratos "PFIS"
Fecha límite para enviar el envío de CVs: 31 de Enero de 2020
El proceso de selección de candidatos podrá incluir una entrevista personal.

 

 

 

CANDIDATES TO APPLY FOR A PFIS CONTRACT AES 2020 CALL FOR PROPOSALS

The Data Science in Health Services and Policy Research Group of the Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud is looking for CANDIDATES to apply for a "Predoctoral Training in Health Research (PFIS)" contract from the Strategic Action Health 2020 of the Instituto de Salud Carlos III [1]. PFIS contracts offer a base salary 20,000€/year during four years for the elaboration of the candidates' Doctoral Thesis.

The Doctoral Thesis will be developed within the research lines of the CONCEPT project, an advanced analysis of health data cutting-edge project of also funded byInstituto de Salud Carlos III and led by the research group. In this project, the selected person would participate in the research and development of algorithmic solutions for high performance computing environments.

[1] https://tinyurl.com/info-aes-2020
 

CANDIDATES' PROFILE

MINIMUM REQUIREMENTS

  1. University Degree in Computer Engineering, Statistics, Physics or Mathematics. Candidates with qualifications in Life Sciences/Health (Medicine, Biology, Pharmacy, Chemistry, Biochemistry or similar) that meet valuable requirements will also be considered.
  2. Be in a position to be admitted or enrolled in an officially accredited doctoral program at a Spanish University for the 2020-2021 academic year.
  3. Those who are in any of the following situations may not attend this course of action:
    1. Having started their pre-doctoral training with funding from other grants for pre-doctoral training through the development of a doctoral thesis that has been awarded within the framework of the State Plan for Scientific and Technical Research and Innovation 2017-2020 or any of the previous National Plans.
    2. To be in possession of a doctoral degree from any Spanish or foreign university.
    3. Have enjoyed, prior to the submission of the application, a pre-doctoral contract for a period exceeding twelve months.

VALUABLE REQUIREMENTS

  1. Knowledge in one of the following areas:
    1. Applied statistics (descriptive, regressions, etc.)
    2. Use of Python (Pandas) or R for database analysis.
    3. Use of SQL and/or noSQL databases.
    4. Data mining / Machine Learning / Natural Language Processing
    5. Parallel runtimes (OMP, MPI, Hadoop, Spark)
  2. Participation in research projects; publications indexed in the Journal Citation Report (JCR), preferably appearing as the main author and/or correspondent; participation in national and international congresses.
  3. Excellent Oral/Writting skills (both Spanish and English).

CONTACT

Send your CV to the following email address: biocomputacion.iacs@aragon.es
Indicating in the subject: Contratos "PFIS"
Deadline for sending CVs: January 31 st, 2020
A personal interview may be conducted as part of the selection process.