Sono aperte due posizioni per:
1 Data Analyst
1 Bioinformatico
presso la Direzione Scientifica dell’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù finanziato dal Ministero della Salute tramite Bando 5 per mille.
Titolo del Progetto
“Realizzazione di una Facility di Data Analytics e Computing e Intelligenza Artificiale”
Informazioni sul progetto
L'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando il mondo della medicina, migliorando significativamente la capacità di prevenire e prevedere le malattie e diventando un alleato nel raggiungimento di obiettivi clinici finora impensabili in termini di qualità delle cure e soddisfazione del paziente e della famiglia.
La disponibilità di grande potenza di calcolo a basso costo e di grandi basi di dati da sorgenti informative diverse ha portato alla rapida proliferazione dei progetti di ricerca che riguardano lo sviluppo di algoritmi con applicazioni cliniche, rendendo l’IA per applicazioni mediche un tema strategico per le istituzioni che si occupano di ricerca e assistenza clinica. Inoltre, l’iniziativa dell’Unione Europea di creare uno Spazio Europeo dei Dati Sanitari (EHDS) produrrà un ecosistema di dati impiegabile per lo sviluppo e l'applicazione di tecnologie di IA in sanità, come la medicina personalizzata, la diagnosi precoce e lo sviluppo di terapie.
Al fine di garantire lo sviluppo di progetti di IA per una medicina personalizzata e predittiva, in coerenza con le strategie aziendali, si propone la realizzazione di una facility di supporto strategico, operativo, tecnico e scientifico per la gestione appropriata dei dati sanitari e di ricerca e per l’uso dell’IA, finalizzata a:
- produrre evidenze scientifiche di qualità attraverso l’analisi dei dati e modelli predittivi;
- promuovere soluzioni innovative e applicabili nella pratica medica (anche, mediante l’integrazione di diverse tipologie di informazioni come dati clinici, genetici e immagini mediche);
- agevolare la ricerca interdisciplinare, facilitando la collaborazione tra esperti di diversi settori (medici, data scientist e ricercatori).
- per la realizzazione della facility si necessita l’acquisizione - per la durata del progetto - di quattro figure professionali (un data engineer, un data scientist, un data analyst e un bioinformatico) con competenze in big data mining, computing and analytics, per:
- la progettazione, messa a punto e gestione di metodi, strumenti e sistemi per il trattamento dei dati generati dalle apparecchiature biomedicali e da archivi e sorgenti digitali;
- lo sviluppo di modelli di calcolo e di integrazione dei dati omici, la conduzione di analisi biostatistiche, e l’impiego applicazioni e librerie di machine learning e intelligenza artificiale;
- l’analisi predittiva con dati biomedici e clinici, text mining ed estrazione automatizzata di informazioni, per supportare la stratificazione delle coorti;
- la preparazione e la gestione di database e di high-throughput data;
- il supporto nel disegno, nella pianificazione e nell’esecuzione di progetti di ricerca dove è necessario gestire ed integrare big data, fornendo una standardizzazione end-to-end di tutte le funzioni operative principali, dall'impegno iniziale all'inizio fino al completamento del progetto;
- l’interfacciamento con la Funzione Servizi Informativi per l’implementazione di architetture hard e soft per il calcolo e la gestione dei dati, al fine di ottimizzare e sviluppare l’infrastruttura informatica aziendale e di garantire l’utilizzo appropriato delle risorse computazionali in generale e sui progetti specifici.
Riguardo a questo ultimo punto, si propone l’acquisizione di servizi in cloud per il data computing, aggiuntivi rispetto alle risorse attualmente impiegate.
La centralizzazione della gestione dei dati porterà a breve-medio termine ad una migliore qualità ed integrità dei dati utilizzati, diminuendone la ridondanza e la probabilità di errori nella definizione delle conclusioni derivanti dai risultati sperimentali, e all’ottimizzazione della gestione delle risorse dedicate alla ricerca scientifica. Inoltre, la facilitazione all’accesso dei dati e dei risultati aumenterà la possibilità di nuove collaborazioni con partner esterni e migliorerà la collaborazione interna con la messa a sistema dei dati prodotti, lavorando sulla comunicazione e la diffusione di nuovi modelli per il trattamento dei dati.
Profilo 1 – Data Analyst
Requisiti necessari all’ammissione
Laurea in computer science/informatica o ingegneria informatica/biomedica
Precedenti esperienze professionali
- Conoscenza/esperienza degli standard dei dati nei sistemi sanitari o Necessari: HL7 o Nice to have: FHIR, XDS, SNOMED
- Capacità di programmazione software, con utilizzo in contesti di analisi statistica e ricerca clinica o Necessari: Python, R, Typescript/Javascript o Nice to have: C/C++, Java
- Esperienza in attività ETL (estrazione/trasformazione/caricamento) per l’integrazione di dati clinici, di ricerca e amministrativi o Nice to have: conoscenza specifica di strumenti ETL
- Conoscenza avanzata del linguaggio SQL per interrogazione, analisi e validazione dei dati
- Esperienza sui principali RDBMS o Necessari: Oracle, SQL Server o Nice to have: PostgreSQL, MySQL e sui DB NoSQL o Necessari: MongoDB o Nice to have: Cassandra, Avro, HBase
- Esperienza nella gestione di Data Warehouse e Data Lake a supporto di attività di analisi e reporting
- Esperienza nell’utilizzo di piattaforme tecnologiche per l’elaborazione di big data (ad es. Spark)
- Esperienza di team working in contesti multidisciplinari con data analyst, data scientist, ricercatori e clinici
- Esperienza nell’uso di software di reportistica e visualizzazione dei dati (i.e. Power BI, Shiny, MarkDown)
- Esperienza di base di sistemi Linux, inclusa gestione utenti e permessi, scripting di base, troubleshooting, monitoraggio e aspetti di sicurezza, anche in ambienti cloud (Azure, GCP)
- Esperienza nell’utilizzo di piattaforme cloud, con particolare riferimento a Azure e GCP e ai modelli di distribuzione (SaaS, PaaS, IaaS) o Necessari: Azure SQL Database, Azure Blob Storage, Azure Batch, Azure VM, Azure VPC o Necessari: gestione delle risorse tramite Azure Portal
- Esperienza con pipeline di integrazione, automazione e DevOps
- Nice to have: Azure Machine Learning, AKS, Azure Functions
- Nice to have: Terraform per Azure
- Nice to have: conoscenza degli aspetti di sicurezza e dell’identity management su Azure
- Nice to have: Azure Active Directory / Entra ID, gestione RBAC
- Nice to have: Azure Monitor, Log Analytics per attività di monitoraggio e logging
- Conoscenza della lingua inglese: Livello B1
Attività del progetto
- Progettazione, realizzazione e mantenimento di processi ETL/ELT per l’integrazione di dati clinici, di ricerca e amministrativi
- Preparazione, gestione e validazione di dataset strutturati e non strutturati a supporto delle attività di ricerca e analisi
- Collaborazione con i Sistemi Informativi per la gestione dei database di ricerca e per l’utilizzo efficiente delle infrastrutture di calcolo e storage
- Supporto al disegno, alla pianificazione e all’esecuzione di progetti di ricerca data-driven, garantendo la standardizzazione dei flussi di dati end-to-end
- Analisi esplorativa e statistica dei dati, incluse attività di data quality assessment, data cleaning e documentazione delle fonti
- Sviluppo di report, dashboard e strumenti di visualizzazione a supporto dei ricercatori e della Direzione
- Supporto all’analisi delle esigenze computazionali e cloud dei singoli progetti, in coordinamento con i Sistemi Informativi
- Contributo alla redazione di report periodici su utilizzo delle risorse dati e risultati delle analisi
Profilo 2 – Bioinformatico
Requisiti necessari all’ammissione
Laurea triennale in Bioinformatica, Biologia/Biotecnologie, Informatica, Ingegneria Biomedica o discipline affini; preferibile laurea magistrale, dottorato o esperienza documentata in analisi di dati omici (NGS) e/o biostatistica.
Precedenti esperienze professionali
- Esperienza con dati omici e standard di formato o Necessari: FASTQ, BAM/CRAM, VCF, GTF/GFF o Nice to have: HDF5, AnnData (h5ad), loom, mzML
- Capacità di programmazione e scripting per analisi dati e automazione di pipeline o Necessari: Python, R, Bash o Nice to have: SQL, C/C++, Java
- Esperienza con workflow manager e ambienti riproducibili o Necessari: Nextflow o Snakemake o Nice to have: WDL/CWL, Docker, Singularity/Apptainer
- Conoscenza di SQL e modellazione dati per gestione di metadata, tracciabilità campioni e integrazione con database di ricerca
- Esperienza con database biologici e gestione metadata o Nice to have: integrazione con LIMS/ELN, ontologie (HPO/DO), e uso di risorse come Ensembl/RefSeq/ClinVar/gnomAD
- Esperienza con strumenti e metodi di analisi NGS/omics o Esempi: FastQC, BWA/STAR, GATK, salmon/kallisto, DESeq2/edgeR, scRNA-seq (Seurat/Scanpy)
- Esperienza in ambienti HPC e calcolo parallelo (es. Slurm/PBS), ottimizzazione risorse e gestione job per analisi ad alto throughput
- Esperienza di team working in contesti multidisciplinari con data analyst, data scientist, ricercatori e clinici
- Esperienza nell’uso di strumenti di reporting e visualizzazione scientifica (es. R Markdown/Quarto, Shiny; nice to have: Power BI)
- Esperienza di base di sistemi Linux, inclusa gestione utenti e permessi, scripting di base, troubleshooting, monitoraggio e aspetti di sicurezza, anche in ambienti cloud (Azure, GCP, AWS)
- Esperienza nell’utilizzo di piattaforme cloud per storage e calcolo di dati omici, con attenzione a costi e sicurezza o Necessari: concetti di object storage, VM/Batch, gestione credenziali e permessi o Nice to have: Azure e/o GCP (es. Blob/Storage, Batch/Compute Engine)
- Esperienza con pipeline di integrazione, automazione e DevOps
- Nice to have: Azure Machine Learning, AKS, Azure Functions
- Nice to have: Terraform per Azure
- Nice to have: conoscenza degli aspetti di sicurezza e dell’identity management su Azure
- Nice to have: Azure Active Directory / Entra ID, gestione RBAC
- Nice to have: Azure Monitor, Log Analytics per attività di monitoraggio e logging
- Conoscenza della lingua inglese: Livello B1
Attività del progetto
- Sviluppo, esecuzione e mantenimento di pipeline bioinformatiche per l’analisi di dati omici (es. genomica/trascrittomica/metagenomica), inclusi pre-processing, allineamento/quantificazione, variant calling e analisi downstream
- Esecuzione di controllo qualità (QC), normalizzazione, gestione batch effect e validazione dei risultati; redazione di report tecnici e tracciabilità delle analisi
- Collaborazione con i Sistemi Informativi per l’utilizzo efficiente di HPC/cloud, storage e ambienti sicuri (gestione accessi, permessi e requisiti privacy) per dati di ricerca e clinici
- Progettazione di workflow riproducibili e versionati (es. Nextflow/Snakemake, container Docker/Singularity), con documentazione e best practice di reproducibility
- Annotazione e interpretazione dei risultati (es. VEP/ANNOVAR, database clinico-biologici), preparazione di tabelle di prioritizzazione varianti e sintesi per i gruppi di ricerca
- Produzione di report scientifici e visualizzazioni (es. R Markdown/Quarto, Shiny) a supporto di pubblicazioni, presentazioni e decisioni sperimentali/cliniche
- Supporto alla stima e ottimizzazione dei requisiti computazionali (CPU/RAM/storage), parallelizzazione e gestione job su cluster e/o cloud, in coordinamento con i Sistemi Informativi
- Contributo alla definizione e al monitoraggio di metriche di qualità (dati/pipeline) e alla redazione di report periodici su stato analisi, risultati e criticità
- Tipologia di contratto: Contratto di ricerca (Contratto di collaborazione coordinata e continuativa)
- Durata del contratto: dalla data di stipula fino alla fine del progetto (10/07/2027)
Sede di lavoro
Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, Viale di Villa Pamphili, 100 - Roma
Dichiarazioni
All’atto dell’invio della propria candidatura, la candidata o il candidato dichiara sotto la propria personale responsabilità, con dichiarazioni sostitutive di certificazione e dell’atto di notorietà, ai sensi degli artt. 46 e 47 del DPR 28 dicembre 2000 n. 445, sottoscritte con firma autografa leggibile:
- cognome e nome, data e luogo di nascita;
- residenza e codice fiscale;
- cittadinanza;
- se cittadine o cittadini stranieri, di godere dei diritti civili e politici nello Stato di appartenenza o di provenienza (ad eccezione delle candidature provenienti da titolari dello status di rifugiato ovvero dello status di protezione sussidiaria);
- di non aver riportato condanne penali e di non avere procedimenti penali pendenti a proprio carico;
- il titolo di studio posseduto, con l’indicazione della dicitura completa riportata sul titolo di studio, la data di conseguimento e l’Istituzione che lo ha rilasciato;
- di possedere i requisiti indicati nel bando;
- di non trovarsi in alcuna delle cause di incompatibilità richiamate dall’art. 53 del D.lgs. n. 165/2001 e successive modifiche;
- l’indirizzo di posta elettronica ordinaria;
- un recapito telefonico.
Documenti
All’atto dell’invio della propria candidatura, la candidata o il candidato invia:
- curriculum vitae et studiorum, inserendo tutte le informazioni sia di tipo sostanziale sia formale relative ai titoli che si intende sottoporre alla valutazione della Commissione esaminatrice (Cognome_Nome_CV);
- documento di identità con firma leggibile in corso di validità (Cognome_Nome_Documento di identità);
- modulo concernente l’informativa sul trattamento dei dati personali ai sensi del Regolamento (UE) n. 2016/679, sottoscritto con firma autografa leggibile e allegato o firmato digitalmente (Cognome_Nome_Informativa sul trattamento dei dati personali);
- dichiarazioni sostitutive di certificazione di cui al punto che precede (Cognome_Nome_Dichiarazione sostitutiva di certificazione);
- per le lauree e i dottorati conseguiti all’estero è richiesto il riconoscimento accademico (equipollenza) rilasciato da un Ateneo italiano secondo quanto previsto dagli articoli 2 e 3 legge n. 148/2002 (Ratifica ed esecuzione della Convenzione sul riconoscimento dei titoli di studio relativi all'insegnamento superiore nella Regione europea).
I file dovranno essere inviati in formato pdf e nominati come indicato tra parentesi (è importante che ogni documento contenga il nome e il cognome del candidato).
Le candidature possono essere inviate all'indirizzo mail gestionedelpersonale@opbg.net menzionando nell'oggetto "Avviso 15A" specificando il profilo della candidatura.
SARANNO PRESE IN CONSIDERAZIONE SOLO LE CANDIDATURE COMPLETE DI TUTTA LA DOCUMENTAZIONE.
Trattamento dei dati personali
Ai sensi e per gli effetti dell’Articolo 13 del Regolamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo e del Consiglio del 27 aprile 2016 (“Regolamento UE” o “RGPD”), relativo alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali, nonché alla libera circolazione di tali dati, l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù garantisce la tutela delle informazioni fornite dal candidato: i dati personali saranno trattati solo per le finalità connesse e strumentali alla Selezione, nel rispetto delle disposizioni vigenti.
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