Cientista de Dados Mid-Senior (Life Sciences)
- Híbrido
- Tempo inteiro
- Intermédio
Descrição
A Capgemini Engineering procura um Cientista de Dados Mid-Senior com forte background em ciências biomédicas e engenharia de dados para se juntar à sua equipa crescente em Portugal. Neste papel, trabalhará no coração de projetos inovadores em life sciences, ajudando a desenhar, construir e governar as fundações de dados que impulsionam a descoberta científica e o desenvolvimento de produtos. Atuará como ponte entre stakeholders científicos, de engenharia e de produto, traduzindo conhecimento biológico complexo em soluções de dados robustas, escaláveis e FAIR.
Será responsável por desenhar e governar modelos de dados biomédicos, construir e manter pipelines de dados robustos em Python e SQL, conduzir o desenvolvimento de grafos de conhecimento usando RDF, OWL, SPARQL e ferramentas como Neo4j, aplicar machine learning e Gen AI em dados científicos, e defender os princípios FAIR. Além disso, alinhará stakeholders entre disciplinas através de comunicação clara e documentação estruturada, trabalhará com ontologias biomédicas e vocabulários controlados como Ensembl, UniProt e Gene Ontology.
Junte-se a uma equipa multicultural e inclusiva numa organização global líder em serviços de engenharia. Beneficiará de ambiente de trabalho híbrido, programas de desenvolvimento de carreira, formação e certificações, seguro de saúde, e localizações de escritório excelentes.
Competências
- Python
- SQL
- Modelagem de dados
- Harmonização de dados
- Machine Learning
- RDF
- OWL
- SPARQL
- Neo4j
- GraphDB
- Gen AI
- Pipelines de dados
- Análise exploratória de dados
- Ontologias biomédicas
- Gestão de stakeholders
- FAIR data principles
- LinkML
Responsabilidades
- Desenhar e governar modelos de dados biomédicos, liderando mapeamento fonte-para-canónico, alinhamento de ontologias e governança de esquema
- Construir e manter pipelines de dados robustos em Python e SQL, realizando análise exploratória de dados e implementando frameworks de validação
- Impulsionar o desenvolvimento de grafos de conhecimento utilizando RDF, OWL, SPARQL e ferramentas de modelagem como Neo4j e GraphDB
- Aplicar machine learning e Gen AI para extrair insight e valor de dados científicos em escala
- Defender os princípios FAIR, desenhando e entregando produtos de dados FAIR e liderando esforços de harmonização entre múltiplos sistemas
- Alinhar stakeholders entre disciplinas científicas, de engenharia e produto através de comunicação clara e documentação estruturada
- Trabalhar com ontologias biomédicas e vocabulários controlados como Ensembl, UniProt e Gene Ontology
Benefícios
- Equipa multicultural e inclusiva
- Ambiente de trabalho que promove equilíbrio trabalho-vida
- Projetos nacionais e internacionais emocionantes
- Trabalho híbrido
- Programas de desenvolvimento de carreira
- Formação e programas de certificação
- Seguro de saúde e vida
- Programa de referência com bónus
- Localizações de escritório excelentes
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