Биоинформатик в Deep Longevity (RnD)
| в Deep Longevity Limited (посмотреть профиль) | |
| Город | Мск, СПб, Hong Kong |
| Опубликовано |
27.11.2020 |
| Категория |
Биоинформатика
|
| Тип вакансии |
Полная занятость
Удаленно |
Обязанности
- Регулярное исследование литературы по тематике биогеронтологии;
- Проработка плана биоинформатического исследования;
- Поиск выборок для исследований в базах биологических данных (GEO, ENA, ClinicalTrials…);
- Подготовка репрезентативных выборок для поиска биомаркеров старения;
- Статистический анализ и моделирование биологических данных;
- Решение задач классификации и регрессии биологических данных;
- Подготовка отчётов, публикаций, грантов, патентов.
Требования
- Проживание в Москве или Санкт-Петербурге;
- Профильное образование:
- Знание базиса молекулярной биологии, ключевых метаболических процессов;
- Базовое знание биологии старения: механистические теории старения, эволюционные теории старения, ассоциированные с возрастом болезни (болезнь Альцгеймера, кардиоваскулярные расстройства, саркопения, рак…);
- Знание процессов клеточной смерти, клеточного цикла, перерождения;
- Опыт работы с омиксными данными: транскриптом, метилом, метагеном…
- Свободное владение английским:
- Написание научно-популярных текстов для пресс-релизов;
- Написание и правка статей для рецензируемых журналов;
- Сотрудничество с патентными юристами для оформления интеллектуальной собственности компании;
- Ведение деловой переписки;
- Ведение деловых переговоров.
- Понимание основных методов статистического анализа:
- Оценка качетсва работы классификаторов и регрессоров;
- Понимание метрик R2, MSE, MAE, Pearson’s R, AUC, recall, P-value, E-value, CI;
- Знание основных вероятностных распределений, умение предугадать распеределение величины по описанию порождающего её процесса;
- Понимание принципов работы и областей применения таких моделей, как регрессия Кокса, байесовский вывод, cкрытые марковские модели…
- Опыт работы с алгоритмами кластаризации (k-means, hierarchical methods, canopy) и снижения размерности (SOM, PCA, UMAP);
- Навыки формализации реальных задач, формирования и проверки гипотез.
- Опыт программирования на Python:
- Обширный опыт работы с пакетами pandas, numpy, sklearn, scipy, requests, json, re;
- Необязательное требование — опыт работы с пакетами statsmodels, lifelines, pymc3 и прочими пакетами для решения специфических задач из области статистики;
- Составление пакетов и скриптов для единообразного анализа биологических данных коллегами и коллабораторами;
- Навыки программирования на R:
- Общее знакомство с синтаксисом R;
- Опыт работы с пакетами для обработки биологических данных (Bioconductor);
- Навыки визуализации данных:
- Понимание и возможность применения основных типов графиков: scatter plot, box plot, bar plot, histogram, radar plot, heatmap, dendrogram, volcano plot, violin plot, KDE plots, facet grids…;
- Свободное владение хотя бы одним пакетом для визуализации данных (plotly, vega, seaborn, matplotlib, ggplot2);
- Опыт работы с программами для обработки готовых изображений (paint.net, Photoshop, Adobe Illustrator);
- Soft skills:
- Творческий подход к научной работе: приветствуется возможность формировать оригинальные гипотезы , способность концептуализировать и реализовать модели, не имеющие аналогов в мире;
- Работа в команде: члены нашей команды обладают набором уникальных компетенций, и для эффективной работы необходимо уметь чётко формулировать технические задания, а также пояснять суть своей работы людям разного профиля;
- Гибкость: успех исследования нельзя предугадать заране, и необходимо уметь корректировать заранее намеченный планж в соответствии с полученными результатами;
- Обучаемость: некоторые специфические задачи потребуют от вас изучения новых методов анализа, либо реализации математических теорий в контексте биологии;
- Навык рассказчика: исследования необходимо не только проводить, но и рассказывать о них коллегам, веб-разработчикам, пользователям и учёному сообществу.
Условия
- Офис в технопарке Сколково рядом со станцией МЦД;
- Возможность удалённой работы;
- Международный коллектив (Китай, Россия, США);
- Регулярные публикации в рецензируемых журналах (IF>5);
- Коллаборации с мировым научным и медицинским сообществами;
- Выезд на зарубежные конференции по результатам работы;
- Полная занятость, ненормированная нагрузка;
- Заработная плата 80000-150000₽ , премии по результатам работы;