NLP Data Science Intern

Barcelona - NLP Data Science - Contrato a tiempo parcial

800€/mes
Última actualización: February 8, 2022

Sobre la posición

Buscamos estudiantes de Máster en Inteligencia Artificial y Big Data con ganas de iniciar su andadura en el campo de la Ciencia de Datos y con especial interés en el Procesamiento del Lenguaje Natural y la sanidad.

Es importante que te sientas cómodo adaptándote, apoyando al resto del equipo y, definitivamente, puedes esperar:

  • Revisión de literatura y discusión con el equipo de NLP.
  • Implementación de modelos de aprendizaje profundo utilizando bibliotecas de python.
  • Planificación y realización de experimentos para mejorar los modelos y sistemas existentes.
  • Aplicar los hallazgos a los modelos existentes en IOMED para mejorarlos.

Esta plaza también está pensada para aquellos alumnos que quieran realizar el Trabajo Fin de Máster en una empresa del sector sanitario.

Sobre ti

Buscamos a alguien a quien le guste el trabajo en equipo, enseñar y aprender de los demás, y hablar sobre lo que está trabajando, con miembros del equipo tanto técnicos como no técnicos.

Además, es importante poder formalizar un convenio de estudios con la universidad.

Lo que ofrecemos

  • Contrato a tiempo parcial.
  • 6 meses de prácticas.
  • Horario flexible.
  • Salario competitivo.
  • Un equipo cálido, transparente y solidario, con un gran énfasis en el equilibrio entre la vida laboral y personal.

Sobre nosotros

IOMED es una empresa tecnológica de nueva creación puntera en el campo de la extracción y el procesamiento masivo de datos médicos. Lo compone un equipo pequeño, unido, joven, dinámico y flexible, que, tras varios años de trabajo en conjunto, se caracteriza por su agilidad, disfrute del trabajo y compenetración. Acorde, buscamos candidatos con ganas de innovar, lanzar un proyecto relevante y crecer con él, siempre disfrutando cada día del trabajo en equipo y de los retos, que son muchos. Nuestro “dream team” está formado por estadísticos, bioinformáticos, gente del mundo de los negocios y la medicina.  En IOMED los modelos que desarrolles analizarán cientos de millones de textos hospitalarios, ayudando a extraer variables que acelerarán la investigación clínica. Como empleador, ofrecemos igualdad de oportunidades. Todavía somos un equipo pequeño y estamos comprometidos a crecer de manera inclusiva. Queremos aumentar nuestro equipo con personas talentosas y dinámicas, independientemente de su raza, color, religión, nacionalidad, sexo, discapacidad física o edad. 

IOMED acelera la investigación clínica mediante la explotación de textos clínicos a través de NLP. Con este propósito, hemos desarrollado nuestro propio marco de NLP, que integra una serie de modelos para resolver tareas como el reconocimiento y la vinculación con renombradas entidades, la extracción de relaciones, la desambiguación del sentido de las palabras, la clasificación de textos y la clasificación de entidades. Estos algoritmos se encuentran actualmente en ejecución en varios hospitales de España, aplicándose a millones de textos clínicos.

Lo que hacemos

Hoy en día, alrededor del 50% de los ensayos clínicos se retrasan debido al reclutamiento de pacientes, ya que la recopilación de datos de pacientes se realiza de forma manual. Como resultado, la investigación clínica es altamente ineficiente tanto en tiempo como en costo, por lo que lleva años y miles de millones de dólares desarrollar un nuevo medicamento. 

Este problema podría resolverse a través de datos del mundo real, es decir, aquellos contenidos en las historias clínicas electrónicas (HCE). Pero desafortunadamente, hasta el 85% de los datos clínicos existentes no están estructurados, es decir, en texto plano. 

IOMED ha encontrado la solución a esta situación, haciendo posible aprovechar al máximo el valor de los datos clínicos del mundo real. Desarrollamos una herramienta que extrae los datos necesarios de los textos clínicos, lo que da como resultado una base de datos estructurada, estandarizada e interoperable que contiene la información clínica completa de los hospitales. 

De este modo, la información no reutilizable se transforma en datos disponibles para la Investigación clínica, lo que permite incrementar la cantidad de pacientes que cumplen con los criterios, así como reducir el tiempo total y el trabajo manual dedicado a esta tarea.