Биоинформатик в Deep Longevity (RnD)

в Deep Longevity Limited (посмотреть профиль)
Город Мск, СПб, Hong Kong
Опубликовано 04.06.2021
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

Коротко:

  • Хороший академический английский;
  • Навыки data science в Python;
  • Биологический бекграунд (выпускник или старшие курсы)

Подробно:

  • 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 качества 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 план 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

  • Просторный офис в технопарке Сколково рядом со станцией МЦД, бесплатная парковка;
  • 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;
  • Возмещение затрат на образовательные курсы№
  • Возможность защититься;
Перетащите файл сюда Выбрать файл ...
Отправляя отклик, я соглашаюсь с политикой обработки персональных данных