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CHIMIE-BIOLOGIE
Bioinformatician
Bioinformatico: analisi di dati genomici complessi al crocevia tra biologia molecolare e informatica avanzata
25 000 – 70 000 EUR (€)
Stipendio / anno
Laurea magistrale
Livello formazione
00
Automazione
Basso
Difficoltà
Media
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Media
Mobilità
Possibile
Automazione
Basso
Difficoltà
Media
Occupabilità
6-12 mesi
Tensione del mercato
Media
Mobilità
Possibile
About
Il bioinformatico opera nell'analisi computazionale di dati biologici ad alta dimensionalità, lavorando con pipeline NGS, strumenti di sequenziamento e database genomici come NCBI ed Ensembl. Sviluppa algoritmi in Python, R e Perl per interpretare dati di espressione genica, varianti genomiche e strutture proteiche. Collabora con biologi molecolari, medici ricercatori, biostatistici e team clinici in contesti accademici, farmaceutici e ospedalieri, traducendo dati grezzi in conoscenze biologiche actionable.
Competenze
Competenze tecniche
- Progettazione di pipeline NGS con Snakemake, Nextflow, Galaxy
- Linguaggi avanzati come Python, R, Perl, Bash
- Strumenti genomici quali GATK, BWA, STAR, SAMtools
- Analisi RNA-seq con DESeq2, edgeR, Seurat (single-cell)
- Gestione di database come MySQL, PostgreSQL, NCBI, Ensembl, UniProt
- Machine learning applicato con scikit-learn, TensorFlow
- Esperienza con sistemi HPC e cloud come SLURM, AWS, Google Cloud
- Visualizzazione dati tramite ggplot2, matplotlib, Cytoscape
Competenze interpersonali
- Rigore metodologico nella validazione dei risultati
- Capacità di tradurre concetti tecnici per interlocutori non informatici
- Autonomia nella gestione di progetti di ricerca pluriennali
- Adattabilità rapida a nuove tecnologie di sequenziamento
- Pensiero critico nell'interpretazione di dati biologici rumorosi
Compiti
- Costruire pipeline bioinformatiche NGS con strumenti come Snakemake o Nextflow per il processamento di dati WGS/WES su cluster HPC
- Analizzare varianti genomiche, come SNP/InDel, utilizzando GATK e annotarle con VEP o ANNOVAR
- Eseguire analisi di espressione differenziale su dataset RNA-seq con DESeq2 o edgeR, garantendo un FDR <0.05
- Integrare dati multi-omici (genomica, trascrittomica, proteomica) attraverso metodi statistici multivariati
- Sviluppare script in Python e R per automatizzare l'elaborazione di dataset con oltre 10^9 reads
- Progettare database relazionali e interfacce di interrogazione per archiviare risultati genomici strutturati
- Validare modelli predittivi di machine learning applicati a biomarker tramite cross-validazione k-fold
- Redigere documentazione tecnica e report scientifici destinati a comitati etici e team clinici
- Collaborare con farmacologi per identificare target terapeutici da dati di GWAS su coorti >5000 pazienti
- Presentare risultati di analisi bioinformatiche in pubblicazioni peer-reviewed e conferenze internazionali
Ambienti di lavoro
Gli ambienti di lavoro possono variare:
Istituti di ricerca genomica e biologia computazionale
Aziende farmaceutiche e biotecnologiche all'avanguardia
Ospedali universitari con unità di medicina di precisione
Startup nel settore della genomica e diagnostica molecolare
Centri di supercalcolo e infrastrutture HPC
Agenzie regolatorie e centri di epidemiologia genomica
Possibili evoluzioni
- Evoluzione verso responsabile di laboratorio bioinformatico
- Scienziato computazionale senior con leadership
- Direttore R&D in biotecnologie innovative
- Consulente in medicina di precisione
- Ricercatore principale nel campo della genomica
Profilo ricercato
Approccio analitico strutturato e metodico
Padronanza della programmazione scientifica
Capacità di gestione di dataset ad alta dimensionalità
Orientamento alla riproducibilità computazionale
Esperto nel lavoro in team interdisciplinari
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