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在生物信息学组内部主导并执行生物数据系统与计算基
职位描述
在生物信息学组内部主导并执行生物数据系统与计算基础设施的管理、集成与架构设计，全面支持中国种业研发（Seeds R&D）。该岗位负责对多样化的高通量生物实验数据进行结构化整理、存储和治理，并在高性能计算（HPC）集群与现代云环境中统一管理分析代码库。通过与生物信息学家、性状发现科学家、功能基因组学团队及数字化合作伙伴紧密协作，优化数据流向，构建高扩展性的存储解决方案，并确保高性能计算系统具备稳健的架构，以加速数据驱动的作物生物技术研发。 • HPC 与云平台运维 (HPC & Cloud Platform Operations) 1、管理、配置并优化高性能计算（HPC）集群环境与云数据仓库，确保大规模生物数据集的顺畅存储、检索与分析。监控系统性能、计算资源以及数据存储成本，最大化提升资源利用率。 • 生物数据与代码全生命周期管理 (Biological Data & Code Lifecycle Management) 2、系统化地管理、管理/清洗（Curate）及版本化生物实验数据（如基因组学、RNA-seq等数据），以及配套的生物信息学软件、脚本和分析流程（Pipelines）。为科研团队建立标准化的代码仓库、版本控制工作流及文档最佳实践。 • 分析流程支持与系统集成（Pipeline Support & Integration） 3、与生信流程开发人员、数据科学家及实验研究团队紧密合作，精简与规范数据摄入、预处理和自动化分析工作流。确保来自多组学平台和实验分析的原始数据能够无缝传输、校验并格式化，以供后续分析使用。 • 跨职能协作与技术培训(Cross-Functional Collaboration & Technical Training) 4、与本地及全球 IT、AI 工程和生物信息团队协作，统一数据存储与计算标准。为科研人员提供关于数据提交规范、云端使用、HPC 任务调度及脚本版本控制等方面的培训与技术支持。持续评估新兴的云存储解决方案、分布式计算框架及数据库架构（如 Snowflake、AWS 云原生服务、图数据库等），推动先正达生物数据基础设施现代化，保持技术领先优势。