生信软件算法管培生（肿瘤NGS方向）

【核心职责】
1.参与肿瘤NGS变异检测软件的全栈开发，在导师指导下快速成长为生信软件算法复合型人才。
2.熟练使用 VibeCoding 和智能体工具完成系统性的算法开发测试验证和软件工程实现。
3.负责软件的更新与维护，并解决实际应用过程中的问题，以保障公司利益不受损失。
4.负责软件的智能体化对接，及 AI 智能体相关服务的开发与维护。
【软件开发】
1.参与现有生信分析流程的代码审查与重构，提升代码质量和可维护性
2.开发变异检测相关模块（SNV/Indel/CNV/SV），实现算法到代码的快速转化
3.建立CI/CD流水线，编写自动化测试，确保代码可靠性
4.使用Docker容器化部署，支持云平台（阿里云）弹性扩展
【算法研究】
1.研究并实现主流变异检测算法，并实现整合运用
2.运用数据建模实现检测性能提升
3.优化算法性能，支持GPU加速和分布式计算
4.整合多组学数据，构建综合分析流程
5.利用 AI 及相关算法提升软件性能
【数据工程】
1.设计ETL流程，处理 FASTQ/BAM/VCF 等多格式数据
2.构建变异数据库，支持数据查询和可视化
3.建立自动化质控体系，生成质控报告
4.符合GA4GH标准，支持多中心数据共享
【临床转化】
1.理解临床需求，将算法转化为临床级应用
2.符合CAP/CLIA合规要求，建立审计追踪机制
3.开发生成自动化报告系统，支持临床决策
4.与临床产品团队协作，持续优化产品性能
【必备条件】
1. 学历背景：硕士及以上，生物信息学、计算机科学、统计学、数学等相关专业，优秀本科生（有突出项目经验）可放宽
2. AI VibeCoding能力（核心考察点）
快速学习：能在短时间内掌握新技术（请提供学习新技术的案例）
算法实现：能将算法论文快速转化为代码（请提供GitHub项目）
AI辅助编程：熟练使用 VScode 等或AI编程工具
问题解决：能独立解决技术难题（请描述最复杂的技术问题及解决过程）
3. 编程基础
Python熟练（非"了解"级别，能独立开发完整项目）
代码质量：注重可读性、有文档、有测试
Git熟练使用：分支管理、代码审查、冲突解决
4. 表达与沟通能力
技术表达：能清晰讲解项目和技术方案
文档能力：有技术博客、README文档示例
英语能力：CET-6，能阅读英文文献
【加分项-生信相关】
生物信息学课程/项目经验
了解GATK、Mutect2等工具
有单细胞/多组学分析经验
发表过生信相关论文
【加分项-AI/ML相关】
深度学习项目经验（PyTorch/TensorFlow）
Kaggle竞赛经历
顶会论文发表