pstrong Descripción de empleo /strong /pp strong Centre: /strong Escola Universitària Mediterrani (EUM) – Universitat de Girona /ppstrong Ubicació /strong: Barcelona /ppstrong Departament: /strong Empresa /ppstrongÀrea de coneixement: /strong Anàlisi de Dades, aplicacions big data, Power BI, analítica de negoci logístic.
¿Le interesa este puesto? Puede encontrar toda la información relevante en la descripción a continuación.
/ppstrong Tipus de contractació /strong: Temps parcial /ppbr/ppstrong Assignatura a impartir /strong /ppbr/pp La plaça docent vacant correspon al strong Grau en Logística Empresarial /strong: /ppbr/pullistronga Gestió de dades i aplicacions Big Data 4.0 /a (6 ECTS) /strong /li /ulpbr/ppstrong Curs: /strong Tercer curs del Grau en Logística Empresarial /ppstrong Horari: /strong Dimecres de 17:30 a 20:30 /ppstrong Semestre /strong: Primer semestre del curs acadèmic 2026/2027 (Mitjans de Setembre fins finals de Gener) /ppstrong Tipus de docència /strong: presencial /ppstrong Idioma d'imparticiació: /strong català i castellà /ppbr/ppbr/ppstrong Requisits mínims /strong /pp Les persones candidates hauran de complir els requisits següents: /pulli Titulació universitària en Logística, Enginyeria, Ciència de Dades, Informàtica, Sistemes d’Informació o àmbits afins.
/lili Experiència professional o docent en gestió de dades, analítica empresarial, Big Data, sistemes d’informació, logística 4.0, o àrees relacionades.
/lili Coneixement d’eines digitals aplicades a la gestió i anàlisi de dades, com ara Excel avançat, Power BI, sistemes de gestió logística o plataformes d’analítica de dades.
/lili Coneixement de metodologies docents innovadores i aprenentatge aplicat.
/lili Nivell C2 de castellà: obligatori.
/lili Nivell C1 de català:



obligatori /lili Disponibilitat per impartir docència presencial a l’EUM.
/li /ulpbr/ppstrong Es valorarà /strong /pulli Doctorat o títol de doctor/a.
/lili Acreditació AQU o ANECA.
/lili Experiència docent universitària prèvia.
/lili Experiència docent en assignatures relacionades amb gestió de dades, Big Data, logística, sistemes d’informació o business intelligence.
/lili Experiència professional, investigadora o de consultoria en gestió de dades, analítica aplicada, logística 4.0, digitalització de processos, supply chain analytics, intel·ligència de negoci o presa de decisions basada en dades.
/lili Nivell C1 o superior d’anglès.
/lili Participació en projectes de recerca, transferència o innovació relacionats amb la logística empresarial, la ciència de dades, el Big Data o la indústria 4.0.
/lili Coneixement i ús de plataformes docents digitals, especialment Moodle o entorns similars.
/li /ulpbr/ppstrong Barem de valoració del currículum /strong– 100 punts /pulli Titulació acadèmica adequada al perfil de la plaça: strong10 punts /strong /lili Doctorat o títol de doctor/a: strong10 punts /strong /lili Acreditació AQU o ANECA: strong10 punts /strong /lili Experiència docent universitària: strong20 punts /strong /lili Experiència professional rellevant en gestió de dades, Big Data, logística 4.0, sistemes d’informació o analítica empresarial: strong15 punts /strong /lili Recerca,



publicacions o transferència vinculades a l’àrea de coneixement de l’assignatura: strong15 punts /strong /lili Competències tecnològiques i digitals aplicades a la docència, incloent-hi Moodle o plataformes similars: strong10 punts /strong /lili Innovació docent, aprenentatge aplicat o transferència de coneixement: strong5 punts /strong /lili Anglès C1: strong5 punts /strong /li /ulpbr/ppstrong Presentació de candidatures i procés de selecció /strong /pp Les persones candidates hauran de presentar el seu strongcurrículum vitae /strong, la documentació acreditativa del nivell lingüístic i una strongbreu proposta docent /strong per a l’assignatura.
/ppbr/pp El procediment de selecció constarà de les fases següents: /ppbr/pp Fase 1 – Recepció de candidatures /pp Les candidatures es podran presentar mentres aquest anunci estigui actiu.
/ppbr/pp Fase 2 – Avaluació de candidatures /pp Totes les candidatures rebudes dins del termini establert seran avaluades d’acord amb el barem de valoració curricular inclòs en aquesta convocatòria.
/ppbr/pp Fase 3 – Entrevista /pp Les tres persones candidates amb millor puntuació, sempre que hagin obtingut una puntuació superior a strong50 punts /strong en la fase d’avaluació, seran convocades a una entrevista.
/ppbr/ppstrong Compromís institucional /strong /ppL’Escola Universitària Mediterrani valora l’excel·lència acadèmica, la rellevància professional, la innovació docent, la diversitat i la inclusió. xqbhyrx
Es valoraran especialment les candidatures de persones compromeses amb l’aprenentatge actiu, la perspectiva internacional, la pràctica ètica, la transformació digital i la creació d’un entorn d’aprenentatge respectuós i inclusiu.
/p

📌 Profesor universitario en Power BI (España)
🏢 CareerWallet
📍 España