07 ago
|
Escola Universitària Mediterrani
|
Madrid
07 ago
Escola Universitària Mediterrani
Madrid
Descripción de empleoCentre:
Escola Universitària Mediterrani (EUM) – Universitat de GironaUbicació
: BarcelonaDepartament:
EmpresaÀrea de coneixement:
Anàlisi de Dades, aplicacions big data, Power BI, analítica de negoci logístic.Tipus de contractació
: Temps parcialAssignatura a impartirLa plaça docent vacant correspon al
Grau en Logística Empresarial
:Gestió de dades i aplicacions Big Data 4.0
(6 ECTS)Curs:
Tercer curs del Grau en Logística EmpresarialHorari:
Dimecres de 17:30 a 20:30Semestre
: Primer semestre del curs acadèmic 2026/2027 (Mitjans de Setembre fins finals de Gener)Tipus de docència
: presencialIdioma d'imparticiació:
català i castellàRequisits mínimsLes persones candidates hauran de complir els requisits següents:Titulació universitària en Logística, Enginyeria, Ciència de Dades, Informàtica, Sistemes d’Informació o àmbits afins.Experiència professional o docent en gestió de dades, analítica empresarial, Big Data, sistemes d’informació, logística 4.0, o àrees relacionades.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.Coneixement de metodologies docents innovadores i aprenentatge aplicat.Nivell C2 de castellà: obligatori.Nivell C1 de català: obligatoriDisponibilitat per impartir docència presencial a l’EUM.Es valoraràDoctorat o títol de doctor/a.Acreditació AQU o ANECA.Experiència docent universitària prèvia.Experiència docent en assignatures relacionades amb gestió de dades, Big Data, logística, sistemes d’informació o business intelligence.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.Nivell C1 o superior d’anglès.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.Coneixement i ús de plataformes docents digitals, especialment Moodle o entorns similars.Barem de valoració del currículum
– 100 puntsTitulació acadèmica adequada al perfil de la plaça:
10 puntsDoctorat o títol de doctor/a:
10 puntsAcreditació AQU o ANECA:
10 puntsExperiència docent universitària:
20 puntsExperiència professional rellevant en gestió de dades, Big Data, logística 4.0, sistemes d’informació o analítica empresarial:
15 puntsRecerca, publicacions o transferència vinculades a l’àrea de coneixement de l’assignatura:
15 puntsCompetències tecnològiques i digitals aplicades a la docència, incloent-hi Moodle o plataformes similars:
10 puntsInnovació docent, aprenentatge aplicat o transferència de coneixement:
5 puntsAnglès C1:
5 puntsPresentació de candidatures i procés de seleccióLes persones candidates hauran de presentar el seu
currículum vitae
, la documentació acreditativa del nivell lingüístic i una
breu proposta docent
per a l’assignatura.El procediment de selecció constarà de les fases següents:Fase 1 – Recepció de candidaturesLes candidatures es podran presentar mentres aquest anunci estigui actiu.Fase 2 – Avaluació de candidaturesTotes les candidatures rebudes dins del termini establert seran avaluades d’acord amb el barem de valoració curricular inclòs en aquesta convocatòria.Fase 3 – EntrevistaLes tres persones candidates amb millor puntuació, sempre que hagin obtingut una puntuació superior a
50 punts
en la fase d’avaluació, seran convocades a una entrevista.Compromís institucionalL’Escola Universitària Mediterrani valora l’excel·lència acadèmica, la rellevància professional, la innovació docent, la diversitat i la inclusió. 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.
📌 Profesor universitario en Power BI (Madrid)
🏢 Escola Universitària Mediterrani
📍 Madrid