Senior Data Modeller in Porto

Senior Data Modeller in Porto

Porto Tempo inteiro 135000 - 165000 € / ano (est.) Híbrido
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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 de trabalho híbrido, formação em tecnologias de ponta e seguro de saúde.
  • Outras informações: Crescimento profissional central à missão da empresa e ambiente multicultural inclusivo.
  • Porquê este emprego: Impacte diretamente a pesquisa biomédica com modelos inovadores e colabore em projetos internacionais.
  • Qualificações: MSc ou PhD em áreas relacionadas e mais de 6 anos de experiência em modelagem de dados.

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 conhecimento prático 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 aprendizado de máquina aplicado e/ou ciência de dados ampla.
  • Experiência orientando ou liderando 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 Porto: 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.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Capgemini Engineering

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Senior Data Modeller in Porto

Modelagem de Dados
Harmonização de Dados
Engenharia do Conhecimento Científico
LinkML
Princípios FAIR
Ontologias Biomédicas
Validação de Dados