Este contrato es parte del PROYECTO ABBOTT RA67, financiado por la empresa ABBOTT NUTRICION

IMDEA NUTRICION pertenece a la Red de Institutos Madrileños de Estudios Avanzados promovida por la Comunidad de Madrid con el objeto de desarrollar investigación útil para la sociedad y de excelencia científica internacional.

En este marco y dentro del grupo de investigación de Control Nutricional del Epigenoma se desarrolla el proyecto  “RA67: Exploring the association between polyphenol intake (circulating levels) and outcomes related to muscle and metabolism in adults 50+ yrs”. para cuyo desarrollo requiere un/a investigador/a postdoctoral.

Ref. PD2025-020-ABBOTT- Investigador/a Postdoctoral

IP responsable: Dra. LIDIA Daimiel Ruiz.

Grupo de investigación:  Control Nutricional del Epigenoma

Programa de Investigación:  Nutrición de Precisión en Obesidad

Línea de investigación:  Nutrición y Epigenoma; Eje Hígado-Corazón; IA y Nutrición Personalizada

El grupo de investigación NUCONEP busca incorporar un/a investigador/a altamente motivado/a para integrarse en la sublínea de investigación centrada en la aplicación de inteligencia artificial (IA) y análisis multi-ómicos en nutrición personalizada.

La persona seleccionada participará activamente en el proyecto RA67 dedicado a la aplicación de métodos analíticos de aprendizaje automático avanzado sobre datos clínicos, moleculares y nutricionales para desarrollar modelos predictivos de respuesta individual a la dieta. Esta línea tiene como objetivo avanzar en la práctica clínica de la nutrición de precisión mediante el diseño de estrategias dietéticas personalizadas basadas en perfiles metabólicos y epigenéticos.

Funciones principales a desarrollar:

*Procesamiento, integración y análisis de datos multi-ómicos (transcriptómica, epigenómica, metabolómica), nutricionales y clínicos.

*Desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático para predecir respuestas metabólicas a intervenciones nutricionales

*Colaboración en el diseño de estudios clínicos y en la interpretación de resultados desde una perspectiva computacional.

*Participación en la redacción de publicaciones científicas y en la difusión de resultados en congresos nacionales e internacionales.

*Apoyo en el desarrollo de herramientas digitales (apps, dashboards) para la implementación de recomendaciones nutricionales personalizadas.

 (Por favor, consulte la CONVOCATORIA COMPLETA).

I . Requisitos de acceso:

Formación requerida:

* Nivel de educación: Doctor en Nutrición, Biomedicina, Biología, Farmacia, Medicina o Ciencias de la Salud

Campo de investigación: Biocomputación nutricional

II. Valoración de méritos:

Formación adicional a valorar (otras titulaciones otros conocimientos)

* Máster en Nutrición*

Experiencia profesional a valorar:

* Al menos 3 años de experiencia postdoctoral en el área y un mínimo de 8 años de experiencia en el área científica, incluyendo el periodo predoctoral, demostrable mediante publicaciones y comunicaciones a congresos en el área de la nutrición y la biocomputación.

* Índice h superior a 10.

* Al menos 30 publicaciones científicas en el área de la biocomputación nutricional.

* Movilidad demostrada por al menos tres años de experiencia profesional en un centro distinto del de realización de la tesis doctoral, en instituciones de investigación de reconocido prestigio y con líneas de trabajo vinculadas a la nutrición de precisión.

* Participación en actividades de I+D+i:

· Participación en proyectos de investigación europeos e internacionales durante un mínimo de dos años, así como en proyectos de investigación competitivos centrados en las ciencias ómicas.

· Contratos con empresas en puestos de bioestadístico y/o bioinformático; participación en acuerdos, tanto nacionales como internacionales, relacionados con el área de investigación del puesto.

· Implicación en actividades asistenciales como nutricionista en el ámbito de la epidemiología, especialmente en cohortes de alto impacto científico.

Otros méritos a valorar:

* Coautor de comunicaciones a conferencias científicas, preferiblemente internacionales.

* Conocimiento avanzado sobre modelos estadísticos avanzados aplicados a la biocomputación nutricional y farmacológica en publicaciones científicas demostradas como “analista de datos” utilizando STATA, R Studio y Python:

· Dominio experto en la implementación de modelos estadísticos complejos, técnicas de aprendizaje automático y métodos de inferencia avanzada aplicados a datasets de alta dimensionalidad. Capacidad demostrada para desarrollar soluciones predictivas, automatizadas y reproducibles, con una base estadística sólida.

· Modelado estadístico de alto nivel mediante regresión logística condicional (efectos fijos), regresión multinomial, modelos probit, modelos mixtos y no lineales con splines cúbicos restringidos, así como modelos de supervivencia (Cox multivariado, funciones Survivor), incluyendo el cálculo de tasas de incidencia, razones de incidencia y SMR ajustado por tiempo-persona. Estimación de efectos marginales, márgenes predictivos, intervalos de confianza avanzados (percentiles, bootstrap, delta method), y contrastes post-estimación (razón de verosimilitud).

*Cálculo riguroso de tamaño muestral y poder estadístico para ensayos clínicos en el área de la nutrición.

 - Machine Learning supervisado y aprendizaje automatizado: implementación de modelos regularizados, regresión por cuantiles, modelos generalizados, árboles de decisión optimizados, SVM y KNN, entre otros. Validación robusta mediante técnicas como k-fold, LOOCV, bootstrap y curvas ROC/AUC por clase.

 - Clustering y aprendizaje no supervisado: desarrollo de modelos de segmentación mediante K-means, DBSCAN, clustering jerárquico aglomerativo y   GMM. Aplicación de análisis de agrupamiento combinado con PCA y t-SNE para reducción de dimensionalidad y visualización de clústeres en alta dimensión. Uso de métricas de validación no supervisadas.

 - Visualización analítica y comunicación de resultados: elaboración de visualizaciones avanzadas y generación de tablas estadísticas personalizadas, preparadas para publicaciones científicas o informes técnicos.

* Monitorización y control de calidad de datos utilizando lenguajes de programación (STATA, R, Python) en ensayos clínicos relacionados con la epidemiología nutricional.

* Determinación nutricional y cuantificación computacional de la ingesta de nutrientes, especialmente polifenoles, proteínas y aminoácidos dietéticos, mediante lenguajes de programación (STATA, R, Python).

* Experiencia en el análisis de patrones hiperproteicos, así como en el estudio de proteínas y aminoácidos dietéticos.

* Experiencia en análisis metabolómicos y otras ómicas.

* Redacción y elaboración de protocolos para ensayos clínicos en el ámbito de la nutrición de precisión.

* Redacción y elaboración de artículos científicos y proyectos para la captación de fondos de convocatorias nacionales e internacionales.

* Experiencia docente en el campo de la biocomputación nutricional: dirección de trabajos fin de máster, coordinación de titulaciones, docencia en bioinformática y bioestadística, y gestión académica.

Capacidades y habilidades (a valorar en la entrevista):

• Comunicación y liderazgo
• Habilidades en la gestión de proyectos (investigación y docente)
• Motivación.
• Capacidad de trabajo en grupo.
• Capacidad de aprendizaje autónomo.
• Gestión del tiempo y priorización de tareas en proyectos de investigación
• Compromiso.

La selección de las personas aspirantes se efectuará garantizando los principios de igualdad, mérito, capacidad y publicidad, así como el de objetividad, independencia y rigor profesional, respetando la confidencialidad de los datos personales de los participantes, mediante concurso de méritos.

Finalizado el plazo de presentación de solicitudes, y una vez comprobado el cumplimiento de los requisitos enumerados en la base segunda, se procederá por la Comisión de selección a la valoración de los méritos acreditados documentalmente incluidos en los curriculums y a la selección de las candidaturas que mejor se adapten a los requisitos establecidos, abriéndose, a continuación, una segunda fase de selección consistente en una entrevista personal.

La entrevista personal consistirá en la realización de una entrevista presencial o por videoconferencia que versará únicamente sobre los méritos alegados por los/las candidatos/as en la fase de concurso y se dirigirá a valorar la adecuación del/de la candidata/a al puesto. La entrevista tendrá una duración máxima de 45 minutos.

Baremo - criterios de selección:

El proceso de evaluación se llevará a cabo conforme a los siguientes criterios:

I. Formación adicional a valorar: 0-30*

II. Experiencia profesional a valorar: 0-30*

III. Otros méritos a valorar: 0-10*

IV. Entrevista: 0-30*

Tipo contrato:  contrato laboral de actividades científico-técnicas de proyectos (art. 23 bis Ley de la Ciencia) acorde con la legislación vigente, con periodo de prueba establecido por ley

Dedicación: 15 h/semana en jornada partida, de lunes a viernes, en horario de 9:00 a 12:00 h

Salario Bruto Anual: remuneración muy competitiva en función de la valía del/de la candidato/a.

Duración: 24 meses

Incorporación: Inmediata

Sede del Insituto IMDEA Nutrición, Madrid (España)