Profesional Investigador/a Depto. Medicina Intensiva - Escuela de Medicina

Misión del cargo:

Desarrollar investigación independiente en un entorno con ensayos clínicos multicéntricos, datos clínicos reales y colaboración internacional activa, con proyección a postulación ANID.

Principales responsabilidades:

- Diseñar y formular preguntas de investigación clínica relevantes en el ámbito de la Medicina Intensiva.
- Proponer y ejecutar estrategias metodológicas avanzadas para el abordaje de problemas de investigación clínica y de ciencia de datos.
- Liderar de manera autónoma proyectos de investigación postdoctoral dentro del ecosistema del Departamento de Medicina Intensiva.
- Analizar y gestionar bases de datos clínicas complejas, integrando herramientas de ciencia de datos cuando corresponda.
- Coordinar y articular colaboraciones interdisciplinarias al interior del Departamento y con otras unidades académicas.
- Vincularse activamente con centros e investigadores internacionales asociados, participando en proyectos de investigación conjunta.
- Asegurar la coherencia científica y metodológica de los proyectos desarrollados, manteniendo la autonomía propia del cargo.
- Elaborar productos científicos derivados de la investigación, tales como artículos, manuscritos y presentaciones académicas.
- Liderar procesos de publicación en revistas científicas de corriente principal.
- Preparar y estructurar una postulación competitiva a FONDECYT Postdoctorado de ANID durante el período del contrato.
- Gestionar los plazos y entregables asociados a la postulación a fondos concursables.
- Contribuir al posicionamiento académico y científico del Departamento de Medicina Intensiva.
- Participar en actividades académicas y científicas del Departamento (seminarios, reuniones de investigación, workshops).
- Generar proyección de continuidad académica mediante inserción competitiva en el sistema de investigación nacional e internacional.



Perfil deseado

-Grado de Doctor/a (PhD o equivalente) en estadística, bioinformática, ciencia de datos, ingeniería biomédica, informática biomédica, matemática aplicada, biostatistica, epidemiología u otras disciplinas cuantitativas afines.

- Programación para análisis cuantitativo (R y/o Python), manejo de metodologías estadísticas avanzadas aplicadas a datos clínicos.