Pesquisador(a) em bioinformática – Florianópolis/SC

Atividades

• Aplicar conceitos de biologia de sistemas para analisar e modelar redes biológicas complexas, com foco em interações entre genes, proteínas e metabolitos.
• Realizar análise integrativa e de enriquecimento de dados ômicos para entender a regulação e dinâmica biológica em células e organismos de interesse.
• Desenvolver e aplicar modelos computacionais para descrever processos biológicos eficientes a partir da otimização do metabolismo, regulação gênica e interações célula-ambiente e organismo-ambiente.
• Utilizar ferramentas de bioinformática para analisar dados de sequenciamento, anotação de genomas, identificação de biomarcadores e análise de variantes genéticas em diferentes espécies.
• Integrar dados experimentais com modelos de redes metabólicas e de regulação gênica, com o intuito de prever comportamentos biológicos e orientar a otimização de cultivos.
• Criar e manter pipelines de análise de dados ômicos, garantindo automação, reprodutibilidade e eficiência nos processos de análise.
• Integrar dados experimentais com modelos computacionais, facilitando a previsão de resultados e a melhoria contínua de processos. Elaborar POPs e assegurar que os procedimentos atendam às normas e regulamentações aplicáveis.
• Colaborar com equipes interdisciplinares para gerar insights que possam orientar a otimização de projetos estratégicos.

Requisitos

• Proficiência em linguagens de programação como Python e R, com experiência em desenvolvimento de scripts e pipelines de análise de dados biológicos.
• Conhecimento de ferramentas de análise genômica (BLAST, HISAT2, Trinity, OrthoFinder).
• Habilidade em trabalhar com big data e bancos de dados biológicos (Ensembl, KEGG, NCBI, Uniprot). Desejável experiência com consumo de APIs REST.
• Auxiliar na gestão de dados de bioinformática no banco de dados do centro de pesquisa. Garantir a atualização, segurança e acessibilidade dos dados, além de colaborar na implementação de ferramentas computacionais para otimização do banco.
• Conhecimento em sistemas de versionamento de código (e.g. Git) e de arquiteturas em nuvem é um diferencial.
• Formação em Ciências Computacionais, Biotecnologia, Engenharia Bioquímica, Ciências Biológicas, ou áreas correlatas. Pós-graduação em Bioinformática, Eng. Bioquímica, Eng. Metabólica, Eng. Genômica, ou áreas correlatas.
• Experiência prévia em modelagem metabólica e bioinformática, com conhecimento prático em células e/ou organismos.

Marcado como: Análise de Dados, Bioinformática, Biotecnologia