Senior Biomedical Data Modeller — FAIR Knowledge Graphs in Porto

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 da 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, gestão 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 conhecimento prático de SQL.
• Um repositório público ou compartilhável demonstrando trabalho de esquema e governança.
• Excelentes habilidades de gestão 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 aprendizado de máquina aplicado 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 valiosos e certificações 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.