О нашей группе

Мы работаем с геномными данными в онкологии: анализируем результаты NGS-исследований, проверяем и развиваем аналитические подходы, помогаем переводить молекулярные данные в клинически значимые выводы.

Ищем аналитика данных/биоинформатика, который будет работать с результатами существующих пайплайнов: анализировать обработанные данные, визуализировать результаты, участвовать в проверке и валидации пайплайнов, а также описывать результаты в отчетах и научных текстах.

Это не позиция основного разработчика пайплайнов с нуля, но важно понимать, как устроен NGS-анализ, уметь проверять результаты пайплайнов, находить ошибки и предлагать улучшения.

Основные задачи

• Анализ обработанных геномных данных: более 3000 соматических и 6000 герминальных образцов, включая панели, экзомы и транскриптомные данные;
• Работа с вариантами, CNV, клиническими аннотациями, метаданными и результатами автоматической интерпретации;
• Статистическая обработка данных, проверка гипотез, поиск закономерностей, артефактов и выбросов;
• Подготовка графиков, таблиц, аналитических сводок и отчетов;
• Проверка, сравнение и валидация результатов существующих NGS-пайплайнов;
• Участие в описании логики пайплайнов, критериев фильтрации и аналитических ограничений;
• Участие в публикациях, тезисах и научных проектах.

Профессиональные навыки

Будет полезен опыт работы с:

• Python: pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, plotly, scikit-learn, statsmodels, pysam, cyvcf2, biopython, liftover / pyliftover;
• R: tidyverse, ggplot2, data.table, ComplexHeatmap, survival;
• SQL, желательно PostgreSQL;
• Геномными данными: VCF, CNV, аннотация вариантов, онкогенетические панели, экзомные данные;
• Методами статистического анализа и визуализации данных;
• Основами молекулярной биологии, онкогенетики и клинической интерпретации вариантов.

Личные и командные качества

• Самостоятельность и аналитическое мышление;
• Критичное отношение к результатам автоматического анализа;
• Умение ясно объяснять результаты коллегам с разным уровнем технической подготовки;
• Способность описывать сложные аналитические результаты понятным языком;
• Готовность быстро переключаться между исследовательскими, аналитическими и прикладными задачами;

По результатам собеседования

• Работа в проектах по персонализированной онкологии с реальным клиническим применением;
• Доступ к большим массивам геномных данных;
• Белая заработная плата и премии по результатам работы;
• Гибкий график;
• Возможность удалённой работы до 80% времени после испытательного срока;
• Участие в конференциях и публикациях в зарубежных журналах;
• Интенсивная, но разумно организованная работа: мы ценим эффективность, качество анализа, а не переработки.