Titulado/A Superior Para La Unidad De Microscopía Confocal - Madrid, España - Cnio

Descripción

• Análisis automático de imagen de microscopia de fluorescencia.
• Métodos de inteligencia artificial para segmentación de imagen.
• Herramientas de visualización y exploración datos multidimensionales. De esta manera se quiere apoyar a la investigación científica del CNIO en este ámbito y garantizar el desarrollo de estas capacidades dentro de la Unidad.

• Diseñar, implementar, combinar y mantener rutinas de tratamiento y análisis de imágenes automáticos utilizando diferentes programas de acceso libre y comerciales (Image J, QuPath, Cell Profile, Icy, Imaris, Ilastik, LASX, Harmony).
• Desarrollar nuevos scripts utilizando programas de lenguaje mayoritariamente libre (JAVA,Groovy, Python, Matlab) para implementar métodos de Deep Learning (Cell pose, Stardist, Napari) en las rutinas de análisis y mejorar la extracción de informa.
• Integrar deferentes rutinas de análisis utilizando Nextflow para que sean accesibles, reproducibles y transferibles a los investigadores y que además se pueda escalar el procesamiento utilizando clústeres o servidores computacionales.
• Desarrollar métodos de visualización de datos multidimensionales que permitan la exploración e interpretación de conjuntos de datos grandes de imágenes.
• Detección de aberraciones ópticas en la formación de imagen originadas por instrumentación de los equipos y el diseño de sus posibles soluciones incluyendo su aplicación simultánea durante la adquisición.
• Desarrollo de flujos de trabajo para mejorar la automatización de la adquisición de imágenes mediante la integración de scripts en los equipos para dirigir las capturas.
• Contribuir en el mantenimiento de los programas de análisis de la unidad, y responder a las necesidades computacionales y de almacenamiento, para facilitar el flujo de procesamiento y transferencia de datos y resultados.
• Mantener activos los repositorios de datos y códigos generados en la unidad en las plataformas de intercambio y almacenamiento de datos (GuitHub y Gitlab) para la accesibilidad y transferencia a los investigadores y comunidad científica.
• Proporcionar formación y transferir las rutinas de análisis a los investigadores usuarios y a los otros miembros de la Unidad.
• Generar material de apoyo y guías para fomentar el uso de métodos computacionales en la microscopía.
• Contribuir al diseño de proyectos científicos, incluyendo el seguimiento y la transferencia de metodologías de análisis de imágenes.

• Titulado superior (Grado, Licenciatura) en cualquier rama de las Ciencias de la Vida, Matemáticas, Física o Ciencia Computacional. Se valorará estudios superiores de Máster y doctorado en las ramas mencionadas.
• Experiencia previa en proyectos de investigación científica y publicación de artículos.
• Experiencia en trabajar en proyectos de Unidad de Microscopía.
• Experiencia en el desarrollo de nuevos scripts para el procesamiento y análisis de imagen en 2D, 3D y 4D utilizando lenguajes de programación de acceso libre.
• Experiencia en uso de herramientas y desarrollo de modelos de Deep Learning (IA) de acceso libre para el análisis de imagen de microscopía.
• Experiencia en integración de rutinas de análisis de imagen y manejo de librearías de procesamiento de imagen basados en diferentes lenguajes de programación.
• Experiencia en enseñar y trabajar en equipo respondiendo a necesidades de investigación.
• Experiencia en trabajar en institutos de investigación internacionales, así como asistencia a conferencias.
• Conocimiento extenso y demostrable del uso y de entorno (API) de Image J/FIJI.
• Conocimiento de sistema operativo Linux y su manejo de la terminal para interaccionar con servidores computacionales a través de SLURM.
• Conocimiento demostrable de programación y del manejo de librerías de procesamiento relacionadas con el análisis de imagen en 2D y 3D (Python, Java, Groovy, Matlab).
• Conocimiento profundo de herramientas de Deep Learning y capacidad de entrenamiento y generar modelos para la segmentación celular en imágenes de microscopia (Cell pose, Stardist, Napari, Tensorflow).
• Capacidad de integrar moldeos de Deep Learning en rutinas de análisis de imagen, utilizando la herramienta Nextflow.
• Conocimiento y manejo de plataformas de intercambio de datos y código como Github y Gitlab.
• Habilidades para la comunicación y el trabajo en equipo.
• Habilidad para trabajar dando servicio y manejar proyectos en paralelo de diferentes duraciones.
• Ingles fluido.