Bolsa de PD em Bioinformática

O(A) profissional integrará um programa de pesquisa voltado à investigação dos mecanismos de regulação da resposta imune na sepse, com ênfase na comunicação neuroimune e entre órgãos.

The fellow will contribute to a research program investigating the mechanisms of immune regulation in sepsis, with a focus on neuroimmune and interorgan communication.

O(A) candidato(a) selecionado(a) deverá possuir:

- Ampla experiência em bioinformática, incluindo a análise de conjuntos de dados de alto desempenho (high-throughput) provenientes de sequenciamento em massa (bulk) e de célula única (single-cell);

- Doutorado em Bioinformática, Biologia Computacional ou área correlata;

- Sólida experiência em bioinformática e análise de dados de sequenciamento de nova geração (Next-Generation Sequencing NGS);

- Proficiência em linguagens de programação, como R e/ou Python;

- Experiência com ferramentas e plataformas amplamente utilizadas em bioinformática, como Seurat, Scanpy, SCENIC/SCENIC+ e GENIE3;

- Histórico comprovado de publicações em periódicos científicos revisados por pares;

- Excelente capacidade de comunicação em inglês;

- Capacidade de trabalhar de forma independente e também em ambiente colaborativo.

The successful candidate will have:

Extensive experience with bioinformatics (the analysis of bulk and single-cell high-throughput datasets);

PhD in Bioinformatics, Computational Biology, or a related field;

Strong experience in bioinformatics and analysis of next-generation sequencing data;

Proficiency in programming languages such as R and/or Python;

Experience with widely used bioinformatics tools and frameworks (e.g., Seurat, Scanpy, SCENIC/SCENIC+, GENIE3);

Demonstrated publication record in peer-reviewed journals;

Excellent communication skills in English;

Ability to work independently and in a collaborative environment.

- Experiência em análise de dados de ômicas de célula única (single-cell omics);

- Familiaridade com análises estatísticas, modelagem e abordagens de aprendizado de máquina, aliada a sólidas habilidades em otimização computacional de métodos;

- Experiência no processamento e análise de conjuntos de dados em larga escala e em ambientes de computação de alto desempenho (High-Performance Computing HPC);

- Conhecimentos em imunologia são desejáveis;

- Também é desejável que o(a) candidato(a) tenha interesse na modelagem de redes regulatórias gênicas, sob a perspectiva de aprendizado de máquina e teoria da informação.

Experience with single-cell omics data analysis;

Familiarity with statistical analyses and modeling as well as machine learning approaches, supported with strong skills in computational optimization of methods;

Experience working with large-scale datasets and high-performance computing environments;

A reasonable knowledge of immunology is also desirable;

It is also desirable for the candidate to have a strong interest in modeling gene regulatory networks, from a machine learning and information theory perspective.

Os(As) candidatos(as) deverão enviar: (1) currículo; (2) carta de apresentação descrevendo sua experiência em pesquisa e seus interesses científicos; e (3) informações de contato de duas referências. As candidaturas deverão ser enviadas por e-mail ao Prof. Alexandre Steiner (). A análise das candidaturas terá início imediatamente e continuará até que a vaga seja preenchida.

Applicants should submit: (1) Curriculum Vitae; (2) Cover letter describing research experience and interests; and (3) Contact information for two references. Applications should be sent to Prof. Alexandre Steiner by e-mail (). Review of applications will begin immediately and will continue until the position is filled.