测序生信分析工程师

岗位职责
1.数据分析与处理
负责组学数据（基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学）的预处理，包括数据质量控制、格式转换、序列比对等，确保数据的准确性和可用性。
运用平台内部的自动化分析流程，能够撰写高质量的数据分析报告，详细记录数据分析过程和结果，便于客户和团队成员查阅和理解。
2. 数据个性化分析
（1）运用生物信息学工具和算法对组学数据进行深入分析，如差异分析、富集分析、功能注释、通路分析等，挖掘数据中的生物学意义。
（2）根据项目需求，开发和优化数据分析流程，提高分析效率和准确性。
（3）参与多组学数据的整合分析，结合不同组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）进行综合解读，为复杂生物学问题提供系统解决方案；
（4）为科研人员提供数据分析结果的解读和报告撰写支持，帮助他们理解数据背后的生物学机制。
任职要求：
1.生物信息学、计算生物学、分子生物学、等相关专业硕士及以上学历，具有高通量数据分析项目经验。参与过多组学联合分析相关的科研项目或发表过相关学术论文者优先；
2.熟悉生物信息学数据库的使用和查询，如Ensembl、UCSC Genome Browser、Uniprot、NCBI、KEGG、GO等，能够从公共数据库中获取和整合相关数据；
3.熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R等，能够独立开发组学数据分析脚本和程序，实现数据的自动化处理和分析；
4.具备一定的Linux操作系统使用经验，能够在Linux环境下进行数据处理和分析工作，熟悉常用的Linux命令和脚本编写；
5.掌握基本的统计学原理和方法，能够运用统计学工具对生物数据进行假设检验、相关性分析、回归分析、差异分析、富集分析等，形成数字、图像、文字分析报告；
6.具备高度的责任心和敬业精神，能够认真对待每一个数据分析项目，保证项目进度，确保数据的准确性和分析结果的可靠性；
7.具备良好的团队合作精神，能够与不同专业背景的同事密切配合，共同完成项目任务。