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Friday, 4 July, 2025
El Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III (F.S.P.) (CNIC) ha sido concebido para desarrollar una investigación de excelencia, competitiva y de relevancia internacional en relación con las enfermedades cardiovasculares. El CNIC cuenta con un centro de investigación de 24.000 m2, ubicado en Madrid, con más de 6.000 m2 para laboratorios dotados de una infraestructura y un equipamiento de última generación.
Funciones
El/la candidato/a seleccionado/a trabajará en el marco del proyecto “Desarrollo de una herramienta automatizada de monitorización intracelular de estrés oxidativo. ROS-EYE” (ref. CPP2022-009668, convocatoria Proyectos de colaboración público-privada 2022), realizando las siguientes funciones:
- Liderar el desarrollo y despliegue de herramientas computacionales para el análisis de imágenes de microscopía fluorescente con SPAchips en distintos tipos celulares.
- Aplicar y optimizar modelos de aprendizaje profundo en célula única.
- Desarrollar pipelines bioinformáticos reproducibles y escalables (preferiblemente en R/Python) y su implementación en entornos de producción.
- Integrar análisis a nivel de célula única, interpretar los resultados obtenidos y validar los hallazgos biológicos.
- Participar en la validación experimental del software y documentación técnica, colaborando con expertos en imagen y biología celular.
Requerimientos Imprescindibles
- Estar en posesión de un título de grado en Biología, Biomedicina, o disciplina similar
- Estar en posesión de un título de máster en Bioinformática
- Al menos dos años de experiencia en proyectos bioinformáticos en centros de investigación biomédica (un año y ocho meses para personas con discapacidad superior al 66% y un año y cuatro meses para personas con discapacidad superior al 33%).
- C1. Experiencia en desarrollo, mantenimiento y despliegue de software científico, especialmente herramientas empaquetadas profesionalmente (R/Python).
- C2. Experiencia en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo aplicadas a datos biomédicos.
- C3. Experiencia en análisis de célula única y análisis multiparamétrico de muestras espaciales o de imagen.
- C4. Experiencia con entornos de computación de alto rendimiento (HPC), uso de contenedores (Docker/Singularity) y análisis reproducible.
- C5. Aportaciones científico-técnicas en las áreas de interés.
- C6. Entrevista
Se Ofrece
- Incorporación a un Centro de Investigación de relevancia internacional en el ámbito científico.
- Acceso a una infraestructura con la tecnología más avanzada.
- Integración en equipos jóvenes en un ambiente de excelencia científica.
- Incorporación inmediata.
- Contrato de duración determinada de acuerdo con la Disposición Adicional quinta del Real Decreto-ley 32/2021, de 28 de diciembre, de medidas urgentes para la reforma laboral, la garantía de la estabilidad en el empleo y la transformación del mercado de trabajo para la ejecución de programas de carácter temporal cuya financiación provenga de fondos de la Unión Europea, con cargo al Proyecto con título: “Desarrollo de una herramienta automatizada de monitorización intracelular de estrés oxidativo. ROS-EYE”, referencia CPP2022-009668, de la convocatoria Proyectos de colaboración público-privada 2022 (CPP-2022), siempre que la persona seleccionada cumpla los requisitos legales para la formalización del contrato con arreglo a derecho.
- El puesto podrá ser cubierto por un contrato de interinidad hasta la resolución del proceso de selección.
La RESOLUCIÓN DE LA SECRETARÍA DE ESTADO DE FUNCIÓN PÚBLICA POR LA QUE SE APRUEBAN LOS CRITERIOS DE ACTUACION COMUNES EN LOS PROCESOS SELECTIVOS DE LAS ENTIDADES DEL SECTOR PÚBLICO ESTATAL de 11 de abril de 2022, establece en el punto 6.1 que “Salvo que una normativa específica prevea el sistema selectivo de concurso, el sistema selectivo será el de concurso-oposición”
En el caso de CNIC la normativa específica aprobada por el patronato de la Fundación establece un sistema selectivo de concurso con fase de entrevista.
Se entrevistará al menos a las 3 candidaturas que obtengan la mayor puntuación, siempre que alcancen el total de 60 puntos en la suma de los criterios evaluables (C1-C5). Se contratará a la persona candidata con puntuación más alta, siempre que alcance los 75 puntos (C1-C6).
Composición De La Comisión De Selección
- Jefe de la Unidad
- Técnico Senior
- Técnico Senior
- Manager Oficina de Investigación
- Miembro de RRHH
Con la participación en el proceso de selección, la persona participante acepta que sus datos figuren en las resoluciones públicas del proceso de selección. Tales resoluciones (relación provisional de admitidos y excluidos, relación definitiva de admitidos y excluidos y resolución del proceso) se publican en la web del CNIC.
Criterios De Puntuación
C1. Experiencia en desarrollo, mantenimiento y despliegue de software científico, especialmente herramientas empaquetadas profesionalmente (R/Python). (Se valorará en su conjunto atendiendo a la relación tiempo/especialidad). 20%
C2. Experiencia en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo aplicadas a datos biomédicos. (Se valorará en su conjunto atendiendo a la relación tiempo/especialidad). 20%
C3. Experiencia en análisis de célula única y análisis multiparamétrico de muestras espaciales o de imagen. (Se valorará en su conjunto atendiendo a la relación tiempo/especialidad). 20%
C4. Experiencia con entornos de computación de alto rendimiento (HPC), uso de contenedores (Docker/Singularity) y análisis reproducible. (Se valorará en su conjunto atendiendo a la relación tiempo/especialidad).10%
C5. Aportaciones científico-técnicas en las áreas de interés (co-autor/a de publicaciones en revistas indexadas y congresos científicos, priorizando aquellas en el área de la investigación cardiovascular) (se valorará en función del número de publicaciones y su relevancia – índice de impacto, citaciones, etc.). 10%
C6. Entrevista. 20%
Scoring Criteria
C1 - Experiencia en desarrollo, mantenimiento y despliegue de software científico - 20%
C2 - Experiencia en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo aplicadas a datos biomédicos - 20%
C3 - Experiencia en análisis de célula única y análisis multiparamétrico de muestras espaciales o de imagen - 20%
C4 - Experiencia con entornos de computación de alto rendimiento (HPC), uso de contenedores (Docker/Singularity) y análisis reproducible - 10%
C5 - Aportaciones científico-técnicas en las áreas de interés - 10%
C6 - Entrevista - 20%
"In the event of absence of any of the evaluators an alternate evaluator of the same area will be appointed"
C1 - Experiencia en desarrollo, mantenimiento y despliegue de software científico - 20%
C2 - Experiencia en técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo aplicadas a datos biomédicos - 20%
C3 - Experiencia en análisis de célula única y análisis multiparamétrico de muestras espaciales o de imagen - 20%
C4 - Experiencia con entornos de computación de alto rendimiento (HPC), uso de contenedores (Docker/Singularity) y análisis reproducible - 10%
C5 - Aportaciones científico-técnicas en las áreas de interés - 10%
C6 - Entrevista - 20%
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