Este puesto forma parte de la red doctoral HEPARD MSCA, financiada por la Unión Europea. El proyecto forma a investigadores noveles en análisis avanzado de datos, inferencia causal y aprendizaje automático relacionados con temas de política sanitaria. En concreto, les forma para evaluar el impacto de las políticas en el mundo real. Centrándose en las intervenciones sobre el estilo de vida, el apoyo familiar y los sistemas de seguros, el proyecto combina economía, salud pública y ciencia de datos para producir pruebas que reflejen la diversidad de Europa. Contribuirá a diseñar políticas sanitarias más justas y eficaces para todos.
Funciones
Los objetivos principales son:
- Examinar el impacto de la migración en la distribución del personal sanitario comparando las opciones y el uso de la atención materna entre las mujeres nativas y migrantes en Rumanía. Modelar los factores predictivos y cuantificar los costes de las distribuciones actuales y optimizadas.
- Cuantificar los costes sanitarios de los procedimientos de parto en Rumanía (por ejemplo, cesáreas, partos naturales, duración de la estancia, costes de las instalaciones), centrándose en la situación de Rumanía como el país con la tasa de cesáreas más alta de Europa.
- Desarrollar un modelo para analizar las tendencias en materia de salud materna (por ejemplo, tasa de mortalidad, muertes por causas específicas, factores de riesgo) junto con indicadores de acceso a la asistencia sanitaria (por ejemplo, cobertura de la atención prenatal, asistencia cualificada durante el parto, tasas de cesáreas).
- Estudiar el consumo de tabaco durante el embarazo: investigar los patrones de consumo de tabaco entre las mujeres embarazadas, incluida la prevalencia de los sistemas electrónicos de administración de nicotina y las características socioeconómicas de las mujeres que abandonan los ensayos para dejar de fumar.
Este puesto incluye una estancia de investigación de tres meses en la Universidad de Duisburg-Essen, Alemania.
Requisitos
- Máster (120 ECTS) en Economía, Empresariales, Ingeniería, Tecnologías de la Información, Ciencias Computacionales o campos relacionados, y muy buenos conocimientos de programación.
- No haber residido ni haber realizado su actividad principal (trabajo, estudios, etc.) en Rumanía durante más de 12 meses en los 3 años inmediatamente anteriores a la fecha de contratación.
- Debe tener sólidas habilidades de comunicación escrita y oral en inglés.
- Debe encontrarse en los cuatro primeros años de su carrera investigadora en el momento de la contratación y no haber obtenido aún el título de doctor.
- Debe estar dispuesto a residir en Rumanía durante los tres años que dura el contrato y a viajar a otras universidades y organizaciones asociadas de la red para realizar actividades de formación y períodos de movilidad.
Ventajas
La remuneración, incluidos todos los impuestos y seguros obligatorios, es de aproximadamente 2835 EUR al mes, y el asistente de investigación se beneficia de ayudas complementarias para la movilidad.
El puesto ofrece:
- La oportunidad de trabajar con ricos conjuntos de datos administrativos rumanos;
- Un sólido componente metodológico, que incluye métodos de inferencia causal y econometría de series temporales en la vanguardia de la investigación.
- Una fuerte orientación política, que contribuye con recomendaciones basadas en datos empíricos para mejorar la política social y la organización de la prestación de asistencia sanitaria con el fin de abordar las desigualdades socioeconómicas.
- Un entorno de investigación interdisciplinario, que integra la economía, la salud pública y la ciencia de datos.
- Participación en actividades de toda la red, incluida la formación en economía de la salud, microeconomía, compromiso político y habilidades transferibles.
Organización/Empresa: Universidad Babes-Bolyai.
Campo de investigación: Economía » Economía de la salud.
Perfil de investigación: Investigador en primera etapa (R1).
País: Rumanía.
Fecha límite de solicitud: 13 de marzo de 2026, 16:00 (Europa/Bucarest).
Más información: Euraxess







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