生物信息学科学家

核心定位：
作为公司内部与外部生信分析团队的关键桥梁，负责确保药效与组学数据的规范性与可靠性，管理数据分析项目，并主导或协助完成相关的科研论文撰写。
岗位职责：
数据质量管理与数据库维护：
负责公司内部药效数据、模型基本信息等核心数据库的设计、维护与标准化。
制定并执行数据录入、校验与质控（QC）流程，从源头保障数据可用于高级分析。
对接实验部门，确保产生的组学数据（如RNA-seq）符合分析所需的格式与质量标准。
外部分析项目对接与管理：
作为技术接口人，与外包的生信分析团队高效沟通。
能够准确理解并翻译业务需求为技术语言，撰写清晰的分析需求说明书。
能够审阅和评估外包方提供的分析方案、结果报告及图表，判断其合理性与可靠性。
内部分析与成果转化：
利用统计软件（如GraphPad Prism, R）进行基础的内部数据分析，如描述性统计、相关性分析、简单的药效图表绘制。
核心职责： 主导或深度参与科研论文、项目报告、专利中数据结果部分的整理、可视化与撰写。
将复杂的外部生信分析结果（如聚类结果、差异基因列表）整合到整体的生物学故事中。
任职要求：
教育背景： 生物信息学、计算生物学、统计学、基础医学、药学或相关专业硕士及以上学历。（硕士是理想起点，因其通常具备完整的科研项目与论文写作训练）
知识广度（懂原理）：
理解组学技术（转录组、蛋白组等）的基本原理、产出数据形式和常见分析流程（如差异分析、富集分析、无监督聚类）。
熟悉常用的生物统计概念和方法，能看懂p值、置信区间、聚类图、热图、生存曲线等。
了解常见的公共数据库（如TCGA, GEO）及其用途。
技能深度（会操作）：
数据库能力： 熟练使用SQL进行数据查询、汇总和基本管理。理解数据表关系设计。
数据分析与可视化： 精通 GraphPad Prism，并至少能使用 R 或 Python 进行基础的数据处理和图表绘制（如用ggplot2或seaborn画箱线图、散点图）。
核心技能： 具备优秀的科研英语写作能力，有SCI论文撰写或投稿经验者优先。
软技能：
出色的沟通能力： 能在生物学家、药理学家和生信专家之间进行有效翻译和协调。
严谨的项目管理思维： 注重细节，能制定计划并跟踪进度。
强大的逻辑与批判性思维： 能对外部分析结果提出有见地的质疑和验证问题。