JOB: Research Associate in Medical Machine Learning at Lancaster University (Deadline 10th June)
9 Xuño, 2018Zara Tech Challenges / Graduate Program
12 Xuño, 2018JOB: Research Associate in Medical Machine Learning at Lancaster University (Deadline 10th June)
9 Xuño, 2018Zara Tech Challenges / Graduate Program
12 Xuño, 2018PRAZA: 2016-PG093 – IP Carmen Cadarso Suárez
Traballo a realizar: Implementación de modelos de regresión para res postas bivariantes baseados en cópulas, para aplicación en bioloxía e ciencias da saúde
Funcións a realizar: Apoio metodolóxico estatístico aos grupos da Red e en estudos de bioloxía eciencias da saúde, especialmente en diab etes e enfermidades cardiovasculares. Apoio en actividades de colaboración con grupos de investigación internacionais. Revisión metodolóxica da regresión distribucional. Revisión da regresión con resposta s multivariantes considerando funcións cópula.
Méritos a valorar:
- Grao en Bioloxía
- Máster en técnicas estatísticas
- Experiencia en asesoramento estatístico no ámbito biomédico, especialmente en cardioxía e endocrinoloxía
- Coñecementos e aplicacións en técnicas estatísticas en regresión biv ariante distribucional baseado en cópulas
- Publicacións e/ou comunicacións no ámbito da bioestatística
- Entrevista persoal. A entrevista realizarase únicamente aos 3 candidatos, que na suma do resto dos méritos acaden un mínimo de 50 puntos 25
PRAZA: 2017-PG039 – IP Mª Luz Loureiro García
Trabajo a realizar: Recolección de información básica en los proyectos (EPYRIS, Interreg, 2018), Big Social Data (AEI, 2016). Apoyo general a las nuevas propuestas de investigación y actividades del grupo. Mantenimiento de la página web y las cuentas del grupo en redes sociales.
Funciones a realizar: Recolección de información básica en los proyectos (EPYRIS, Interreg, 2018), Big Social Data (AEI, 2016). Apoyo general a las nuevas propuestas de investigación y actividades del grupo. Mantenimiento de la página web y las cuentas del grupo en redes sociales.
Méritos a valorar:
- Expediente en diplomatura en economía, empresariais ou matemáticas
- Dominio lingua inglesa B (B1 ou superior)
- Dominio sofware estatístico (Excel, R, SPSS, Stata) e software de deseño (Photoshop, Acrobat Designer…)
- Entrevista persoal. A entrevista realizarase únicamente aos 3 candidatos, que nla suma do resto dos méritos acaden un mínimo de 50 puntos