岗位职责：

1. 负责质谱（LC-MS）产生的大规模组学数据（蛋白组学、代谢组学等）的深度分析，包括数据预处理、统计建模、生物信息学注释及可视化，支持药物靶点发现、作用机制解析及生物标志物研究。

2. 设计并构建实验室质谱数据分析流程与标准化数据库，整合多组学数据（如蛋白质组、代谢组、基因组等），提升数据存储、检索及共享效率。

3. 开发自动化数据处理工具或脚本（如Python/R），优化质谱数据质量控制（QC）及批处理效率，确保数据可靠性和可追溯性。

4. 与实验团队紧密合作，针对新药研发需求提供定制化数据分析方案，挖掘数据生物学意义，助力临床前候选化合物筛选与药效评价。

5. 维护和更新实验室内部数据库，确保数据安全性与合规性；参与外部公共数据库（如UniProt、HMDB）的对接与数据交叉验证。

6. 撰写数据分析报告、技术文档及算法说明，参与学术论文撰写与专利申报，推动技术成果转化。

任职要求：

1. 学历背景：生物信息学、计算生物学、遗传学、生物工程或相关专业硕士及以上学历；

2. 技术能力：

精通质谱数据处理的常用软件工具（如Proteome Discoverer、MaxQuant、XCMS、Compound Discoverer等），熟悉蛋白组学/代谢组学数据分析流程；

精通至少一种编程语言（如Python、R、Java等），进行数据清洗、统计分析及可视化；

了解机器学习/人工智能/深度学习在组学数据分析中的应用（如聚类、分类、特征筛选）；

3. 经验要求：

具备良好的数据分析能力和问题解决能力，能够独立设计和实施研究项目；

具有新药研发相关数据挖掘经验，熟悉药物作用机制研究或生物标志物开发流程流程者优先；

具备蛋白组学、代谢组学或多组学整合分析经验，并发表过相应学术成果者优先。