Senior Computational Biologist – Single-Cell & Spatial

Senior Computational Biologist – Single-Cell & Spatial

49500 - 60500 € / ano (est.) Presencial
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Num relance

  • Tarefas: Aplicar métodos computacionais de ponta em interações neuro-imunes e neuro-estromais.
  • Empresa: Fundação Champalimaud, um centro de investigação inovador em Lisboa.
  • Benefícios: Oportunidade de trabalhar em projetos de impacto e desenvolvimento profissional.
  • Outras informações: Ambiente dinâmico com oportunidades de crescimento na carreira.
  • Porquê este emprego: Contribua para a pesquisa de doenças e faça a diferença na ciência.
  • Qualificações: Experiência em biologia computacional e paixão por inovação científica.

O salário previsto situa-se entre 49500 - 60500 € por ano.

The Champalimaud Foundation in Lisbon, Portugal seeks a highly motivated computational biologist to join the Cancer Dormancy & Immunity Lab on an AACR Trailblazer grant project.

The fellow will apply cutting-edge computational methods to neuro-immune and neuro-stromal interactions in liver physiology and disease, focusing on metastasis with single-cell and spatial transcriptomics and functional genomics.

#J-18808-Ljbffr

Empregador para Senior Computational Biologist – Single-Cell & Spatial: Champalimaud

A Fundação Champalimaud, localizada em Lisboa, é um empregador de excelência que promove um ambiente de trabalho colaborativo e inovador, ideal para investigadores em início de carreira. Oferecemos apoio substancial para o arranque de projetos, acesso a instalações científicas de classe mundial e oportunidades de crescimento profissional num contexto internacional e de língua inglesa, tornando-se um local inspirador para desenvolver programas que impactem diretamente o cuidado ao paciente.

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Dados de contacto:

Equipa de recrutamento de Champalimaud

Achamos que precisas destas competências para brilhares como Senior Computational Biologist – Single-Cell & Spatial

Problem-Solving Skills
Communication Skills
Compassion
Flexibility
Organizational Skills
Adaptability
Teamwork