高级生物信息分析师/数据科学家 - NGS, Python, AWS (远程工作)

我们正在寻找一位经验丰富的生物信息分析师/数据科学家加入我们的创新研究团队。在这个职位中，您将利用先进的计算方法分析复杂的生物数据集，开发NGS工作流程，并实施机器学习算法，从基因组和转录组数据中提取有意义的见解。使用尖端技术，您将帮助推动科学发现并为客户提供定制的生物信息学解决方案。 主要职责 - 设计并实施稳健的计算流程，用于处理和分析多样化的生物数据类型，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据。 - 使用Nextflow和Cromwell等框架开发、部署和优化用于下一代测序(NGS)数据分析的生物信息工作流程，包括单细胞和批量RNA-seq。 - 执行质量控制检查，与参考基因组对齐，并生成变异调用文件(VCFs)和联合基因型VCF文件。 - 应用统计建模、机器学习技术和数据挖掘方法，从大规模数据集中识别模式、相关性和生物标志物。 - 与生物学家、遗传学家和数据科学家的跨学科团队合作，开发用于分析生物数据的计算策略。 - 直接与客户合作，了解他们的研究目标，并设计满足其特定需求的定制生物信息学解决方案。 - 以清晰、简洁和可操作的方式向内部团队和外部利益相关者展示发现和结果。 - 了解生物信息学领域的最新进展，并为现有方法的持续改进做出贡献。 - 将工作流部署到AWS等云平台，确保高效的资源利用和可扩展性。 - 进行统计和基因组分析，根据专业研究问题需要开发自定义算法。 必备技能与资格 - 生物信息学、计算生物学、计算机科学或相关领域的学士或硕士学位。 - 至少3-5年NGS工作流程开发和分析的实践经验。 - 在GxP标准、Genedata Selector和细胞治疗领域NGS应用方面的实践经验。 - 精通Python编程，能够为数据处理和分析编写高效、可维护的代码。 - 具有创建和优化单细胞和批量RNA-seq数据处理管道的经验。 - 使用Nextflow、Cromwell或其他工作流管理系统进行管道开发的专业知识。 - 深入理解与生物数据解释相关的统计分析方法。 - 熟悉生物信息学算法、工具和数据库。 - 分析高通量基因组、转录组或蛋白质组数据的经验。 - 高级英语语言能力（C1级别或更高）。 - 能够每周至少前往美国剑桥办公室一次。 加分技能 - 长读测序技术和分析方法（PacBio、Oxford Nanopore）的经验。 - 结构生物信息学和分子建模技术的知识。 - 精通R编程语言，用于统计计算和图形处理。 - 在AWS或其他云平台上部署和管理生物信息工作流程的经验。 - 熟悉容器化技术（Docker、Singularity）和编排工具。 - 使用Spark或Hadoop等大数据框架进行大规模基因组分析的经验。 - 用于生物数据管理的数据库系统（SQL、NoSQL）知识。 - 生物数据分析机器学习应用背景。 - 复杂生物数据集可视化工具的经验。 - 在生物信息学或计算生物学相关的同行评审期刊上发表过论文。 为什么加入我们的团队 加入我们前瞻性的团队，为基因组学和生物信息学的开创性研究做出贡献。您将在协作环境中工作，有机会处理多样化和具有挑战性的项目，不断扩展您的技术技能，并为科学进步做出有意义的贡献。我们提供具有竞争力的薪酬，灵活的远程工作安排，以及在快速发展的生物信息学领域与领先科学家和尖端技术合作的机会。