生信研发工程师（2027届）(J28941)

AI 摘要智能生成

建立医学产品检测全流程

职位描述

1、建立医学产品检测全流程 2、 具备整合长测序与短测序数据的分析思路，了解多平台数据联合分析的典型场景； 3、 对高通量测序数据（如基因组、转录组、蛋白质组等）进行初级处理（如数据读取、均一化、简单比对）和深度分析（统计学分析、功能注释、遗传分析等）。 4、运用数据挖掘和机器学习方法，从生物信息数据中发现关联性、趋势和模式，建立在医学领域应用的长读长相关检测产品。 5、对接公司相关系统，完成客户端检测产品的流程部署，定期回顾产品运营数据，参与长读长测序相关产品落地过程中高难度问题解决。 Ø新技术研发与应用 6、跟踪最新研究动态，开发新的长读长相关生物信息分析方法和工具。参与云计算平台的设计与开发，以支持大规模数据分析。 7、分析竞品数据，预测技术发展趋势，建立有竞争力的医学检测产品生信和解读相关流程。 Ø项目管理与技术支持： 8、负责项目流程的进度管理，撰写分析报告和技术文档。解读分析结果，解答客户或团队成员的疑问。 9、为研发团队提供生物信息技术支持，包括数据解释、分析策略、工具选择和结果解读

任职要求

• 教育背景
• 学历要求：博士。硕士需3年以上工作经验。
• 专业背景：生物信息学、计算生物学、计算机科学、分子生物学、遗传学、生物化学、数学、统计学等相关专业。
• 专业技能
• 编程能力：熟练掌握至少一种生物信息学常用的编程语言，如Python、R、Perl、MATLAB等。
• 数据分析：具备良好的数据分析和统计能力，熟悉高通量测序（NGS）数据的处理和分析。
• 生物信息学工具和数据库：熟悉常用的生物信息学工具（如BLAST、BWA、GATK）和数据库（如NCBI、ClinGen、UCSC Genome Browser）。
• 工作经验
• 项目经验：有机器学习、深度学习或数据挖掘生物信息软件开发或相关项目经验者优先。
• 其他能力
• 沟通与团队合作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与生物学家、计算机科学家等跨学科团队协作。具备良好的逻辑分析能力和问题解决能力
• 学习能力：能够快速学习新技术和新方法，跟踪生物信息学领域的最新进展。
• 语言能力：具备一定的英语读写能力，能够阅读和理解英文文献。