Contrato laboral indefinido vinculado a financiación de Investigador/a Postdoctoral para el proyecto AMPLIAMAR

Las actividades humanas tienen un impacto colosal en los ecosistemas marinos, principalmente debido a la sobrepesca, la contaminación y el cambio climático. La creciente preocupación por estos impactos ha llevado a muchos países a identificar Áreas Clave de Biodiversidad (KBAs, por sus siglas en inglés) y a establecer redes de Áreas Marinas Protegidas (MPAs) en todo el mundo para garantizar la conservación de estas zonas, sus ecosistemas y su biodiversidad.

Las aves marinas se utilizan cada vez más para identificar las KBAs, ya que se consideran buenos indicadores de los puntos críticos de biodiversidad marina. Además, el 30% de las aves marinas están amenazadas, y en las últimas seis décadas ha desaparecido el 70% de su población. Su estado de conservación se está deteriorando a un ritmo más rápido que el de cualquier otro grupo de aves, y su supervivencia depende en gran medida de la adecuada gestión de las actividades humanas. Sus mayores amenazas en el mar provienen de las capturas accidentales y los descartes de la pesca, pero también de otras actividades humanas como la acuicultura y la construcción de parques eólicos marinos. En este proyecto, recopilamos toda la información disponible sobre las actividades humanas en todas las demarcaciones marinas españolas.

El creciente número de estudios sobre el movimiento de aves marinas utilizando dispositivos GPS de alta resolución nos ha impulsado a comprender su solapamiento con las actividades humanas y la actual red de MPAs, además de identificar KBAs mediante datos de seguimiento de aves marinas. A través de este enfoque, buscamos proponer una expansión de la red para mejorar la conservación de los ecosistemas marinos y las especies que los habitan.

La Universidad de Barcelona ofrece un puesto de investigador postdoctoral para analizar grandes conjuntos de datos y coordinar las actividades de gestión de datos del proyecto AMPLIAMAR. El Científico de Datos analizará grandes conjuntos de datos relacionados con el seguimiento de animales, sistemas de seguimiento de embarcaciones y variables ambientales.

Tendrá las siguientes responsabilidades clave:

• Recopilación e integración de datos: Recopilar datos de diversas fuentes, en particular de sistemas de seguimiento GPS y de embarcaciones, asegurando que los datos sean completos y relevantes para las necesidades del proyecto.
• Limpieza y preprocesamiento de datos: Limpiar, preprocesar y estandarizar los conjuntos de datos para garantizar su calidad, consistencia y utilidad para el análisis.
• Análisis estadístico: Aplicar técnicas estadísticas para analizar e interpretar conjuntos de datos complejos, identificando patrones, tendencias y correlaciones significativas entre múltiples flujos de datos.
• Desarrollo de modelos: Desarrollar modelos predictivos para abordar preguntas de investigación específicas, como evaluar las interacciones entre las poblaciones de aves marinas y factores externos (p. ej., actividades pesqueras, variables ambientales).
• Validación y refinamiento de modelos: Validar, probar y refinar continuamente los modelos para mejorar su precisión, fiabilidad y rendimiento.
• Visualización de datos: Crear representaciones visuales claras e impactantes de los datos (p. ej., gráficos, cuadros, paneles de control) para comunicar eficazmente los hallazgos a diversos interesados.
• Comunicación con interesados: Presentar los resultados de manera clara y precisa a los interesados, proporcionando información que oriente las decisiones y recomendaciones del proyecto.
• Innovación en análisis de datos: Experimentar con enfoques innovadores de análisis de datos, probando nuevas metodologías y explorando técnicas avanzadas para el desarrollo de modelos.
• Documentación de datos: Garantizar que todos los conjuntos de datos estén debidamente documentados con metadatos, detallando cómo se recopilaron y procesaron.
• Estandarización de datos: Implementar estándares de datos para promover la facilidad de uso, interoperabilidad y compatibilidad entre sistemas, facilitando la colaboración entre diferentes usuarios.
• Control de calidad: Aplicar procesos sólidos de control de calidad de datos para garantizar la precisión, integridad y fiabilidad de todos los conjuntos de datos.
• Formación y apoyo: Proporcionar formación, orientación y apoyo técnico a los miembros del equipo y estudiantes.
• Responsabilidades adicionales: Realizar otras tareas asignadas por el Coordinador del Proyecto, asegurando la alineación con los objetivos del proyecto AMPLIAMAR.

Condiciones laborales que ofrecemos:

• Contrato laboral a jornada completa (37,5 h/semana).

• Duración de 8 meses, hasta la finalización del proyecto el 21/01/2026.

• Retribución íntegra anual es de 20.322,58 €.

Además de los requisitos, se valorarán los siguientes méritos:

• Experiencia en análisis y visualización de datos de seguimiento: Competente en el análisis de GPS, GLS y sistemas de seguimiento de buques, con capacidad para visualizar datos espaciales de forma eficaz.
• Destreza en el desarrollo y aplicación de modelos para el análisis de datos ecológicos y de movimiento.
• Dominio de la programación en R: Conocimientos avanzados de programación en R, incluyendo manipulación de datos, análisis estadístico y visualización.
• Sólidos fundamentos estadísticos: Sólida comprensión de conceptos estadísticos, probabilidad y su aplicación en el análisis de grandes conjuntos de datos ecológicos.
• Capacidad de comunicación eficaz: Capacidad para traducir conocimientos de datos complejos en información clara y procesable para partes interesadas no técnicas.
• Análisis de datos a gran escala: Experiencia en el manejo y análisis de grandes conjuntos de datos mediante software estadístico, garantizando su precisión y pertinencia.
• Experiencia en visualización de datos: Competente en el uso de herramientas de visualización de datos como ggplot2 de R para crear representaciones informativas y visualmente convincentes de los datos.
• Limpieza y validación de datos: Sólidas habilidades en preprocesamiento, limpieza y validación de datos para garantizar la integridad y usabilidad de los datos.
• Garantía de calidad: Conocimiento de las prácticas de aseguramiento de la calidad de los datos para mantener la precisión, coherencia y fiabilidad de los conjuntos de datos.
• Gestión de metadatos: Capacidad para crear, gestionar y mantener estándares de metadatos y documentación exhaustiva para datos de investigación.
• Redacción e informes científicos: Competencia en la redacción de artículos científicos, informes claros y documentación técnica.
• Atención al detalle: Enfoque meticuloso de la introducción, limpieza y análisis de datos, garantizando resultados de alta calidad.
• Resolución analítica de problemas: Gran capacidad analítica para identificar tendencias, patrones y anomalías en conjuntos de datos complejos.
• Trabajo en equipo: Capacidad para trabajar eficazmente en equipos multidisciplinares, fomentando la colaboración y los objetivos compartidos.
• Aprendizaje continuo: Comprometido a mantenerse actualizado sobre las tendencias y tecnologías emergentes en ciencia de datos, big data y analítica.
• Excelentes habilidades de comunicación en inglés