Num relance
- Tarefas: Liderar a estratégia de modelagem para harmonização de dados científicos e criar modelos canónicos claros.
- Empresa: Capgemini, parceiro de transformação empresarial na era da IA.
- Benefícios: Ambiente multicultural, trabalho híbrido, formação em tecnologias de ponta e seguro de saúde.
- Outras informações: Oportunidades de crescimento de carreira e um ambiente que promove o equilíbrio entre vida profissional e pessoal.
- Porquê este emprego: Impacte diretamente a pesquisa biomédica com modelos inovadores e faça parte de projetos emocionantes.
- Qualificações: MSc ou PhD em áreas relacionadas e mais de 6 anos de experiência em modelagem de dados científicos.
O salário previsto situa-se entre 135000 - 165000 € por ano.
SUA FUNÇÃO
Você liderará uma estratégia de modelagem para o trabalho de harmonização de dados científicos. Este trabalho visa fortalecer a compreensão mecanicista da doença e disponibilizar produtos de dados FAIR integrados para cientistas de P&D para consultas rápidas e tomada de decisões. Você transforma requisitos científicos ambíguos em modelos canônicos claros, documenta decisões de ontologia e estabelece padrões para identificadores, proveniência e governança de esquema em ativos de dados.
- Liderar a estratégia de modelagem em harmonização de dados, validação de pipeline, requisitos de gráfico de conhecimento e produtos de dados FAIR.
- Traduzir requisitos científicos ambíguos em modelos de dados conceituais, lógicos e canônicos claros.
- Modelar entidades biomédicas e relacionamentos, incluindo genes, alvos, doenças, indicações, fenótipos, mecanismos, biomarcadores, tecidos, tipos celulares, modalidades de ensaio, evidências, proveniência e relações causais.
- Tomar decisões sobre reutilização, extensão e mapeamento de ontologias, com justificativa documentada.
- Definir identificadores persistentes e campos de proveniência consistentes em ativos de dados.
- Conduzir processos de revisão, aprovação, versionamento e publicação de esquemas no GitHub, incluindo changelogs, lançamentos marcados e avaliação de impacto downstream.
- Definir regras de validação e verificações de qualidade de dados para termos de ontologia, intervalos, campos obrigatórios, consistência de ID e rótulos, consistência entre campos e completude de proveniência.
- Identificar riscos de modelagem precocemente: lacunas de metadados, conflitos de ontologia, problemas de qualidade de dados de origem, lacunas de linhagem e problemas de compatibilidade downstream.
- Projetar modelos modulares, reutilizáveis e à prova de futuro alinhados aos princípios FAIR e padrões empresariais.
- Trabalhar com engenharia de conhecimento científico, especialistas em biologia, engenharia de dados, engenharia de gráficos de conhecimento, gerenciamento de produtos, curadores de dados e equipes de plataforma.
- Orientar modeladores juniores e de nível médio.
SEU PERFIL
- MSc ou PhD (ou experiência profissional equivalente) em biologia, ciências biomédicas, bioengenharia, genética, neurociência, bioinformática, biologia computacional ou área relacionada.
- Mais de 6 anos de experiência em modelagem de dados científicos ou biomédicos, harmonização de dados ou engenharia do conhecimento, com propriedade sênior.
- Experiência forte em modelagem conceitual, lógica e canônica para domínios biomédicos ou científicos complexos.
- Experiência prática e aprofundada com LinkML ou um framework de esquema equivalente.
- Experiência sólida em harmonização de dados: mapeamento de origem para canônico, alinhamento de vocabulário controlado, identificadores persistentes, linhagem e proveniência.
- Experiência comprovada na definição de regras de validação e verificações de qualidade de dados.
- Forte compreensão dos princípios FAIR, padrões de metadados, proveniência e versionamento de esquemas.
- Domínio de ontologias e vocabulários biomédicos.
- Experiência gerenciando o ciclo de vida do esquema com repositórios baseados em GitHub.
- Experiência em projetar modelos que suportem pipelines, APIs, gráficos de conhecimento, produtos de dados FAIR e fluxos de trabalho analíticos.
- Python sólido e comando funcional de SQL.
- Um repositório público ou compartilhável demonstrando trabalho de esquema e governança.
- Excelentes habilidades de gerenciamento de stakeholders e comunicação.
- Fluência em inglês.
QUALIFICAÇÕES PREFERIDAS
- Tecnologias de modelagem semântica: RDF, OWL, JSON-LD, SHACL, ShEx e SPARQL.
- Ferramentas de registro de esquema ou modelo, catálogo de dados e registro de metadados.
- Modelagem de linhagem e proveniência, e avaliação de metadados FAIR.
- Validação baseada em consulta usando SQL ou Python.
- Experiência em P&D farmacêutica ou outro ambiente de pesquisa regulamentado.
- Plataformas em nuvem, Docker e orquestração de fluxo de trabalho.
- Experiência em machine learning aplicada e/ou ciência de dados ampla.
- Experiência em orientar ou liderar uma pequena equipe técnica.
- Curiosidade científica combinada com disciplina de engenharia.
- Pensamento crítico e atenção à proveniência e qualidade dos dados.
- Conforto com ambiguidade e capacidade de transitar entre significado científico e implementação técnica.
- Uma mentalidade orientada para impacto em um ambiente dinâmico.
- Fluência em português.
O QUE VOCÊ VAI ADORAR EM TRABALHAR AQUI
- Junte-se a uma equipe multicultural e inclusiva.
- Aproveite uma atmosfera de apoio que promove o equilíbrio entre vida profissional e pessoal.
- Trabalho híbrido.
- Seu crescimento profissional é central para nossa missão.
- Acesse treinamentos e certificações valiosas em tecnologias de ponta.
- Participe de projetos nacionais e internacionais empolgantes.
- Seguro de saúde e vida.
- Programa de referência com bônus por recomendações de talentos.
- Ótimas localizações de escritório.
Sobre a Capgemini
A Capgemini é o parceiro de transformação empresarial para empresas na era da IA. Ajudamos organizações a imaginar e construir um futuro inteligente e sustentável, combinando IA, tecnologia e engenhosidade humana para transformar como operam, inovam e crescem.
Empregador para Senior Data Modeller in Fundão: Capgemini Engineering
A Capgemini Engineering é um excelente empregador, oferecendo um ambiente de trabalho híbrido que promove a colaboração global e a inovação. Com um forte foco no crescimento profissional, os colaboradores têm acesso a oportunidades de desenvolvimento contínuo e a um suporte robusto em projetos desafiadores no setor das telecomunicações. A cultura de trabalho valoriza a personalização de soluções e a automação, permitindo que os engenheiros contribuam significativamente para o sucesso dos clientes enquanto trabalham em tecnologias de ponta.
Dados de contacto:
Equipa de recrutamento de Capgemini Engineering