Capgemini Engineering Portugal

Cientista de Dados Mid-Senior (Life Sciences)

Capgemini Engineering PortugalFundãohoje

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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