岗位职责：
一、数据预处理
1、熟悉生物医学数据库（NHANES/MIMIC/UK biobank/TCGA等）的使用权限申请、数据调取。
2、进行生物数据的清洗、预处理和特征工程，确保数据质量。
3、实施数据标准化、归一化等操作，为后续分析提供高质量数据。
二、数据统计分析
1、负责多组学数据（如基因组、转录组、蛋白组、代谢组等）的下游分析，包括数据预处理、差异分析、功能富集分析、通路分析等。
2、进行统计分析，包括但不限于Logistic回归、Cox生存分析和XGBoost分类。
3、编写分析流程和代码（Python、R、Shell等），并优化生物信息学流程，提升分析结果的准确性和可靠性。
4、与实验团队、生物学家、医学专家紧密合作，优化数据分析流程，并提供可视化报告和生物学解读
三、医学影像处理
1、有医学影像处理经验，能够处理和分析CT、MRI等影像数据；
2、结合深度学习技术，开发医学影像分析工具，辅助临床诊断。
四、未来生信方向深入布局
1、服务器配置与管理，负责测序数据分析流程的开发、优化和维护；
2、熟悉linux及测序流程，处理测序下机数据(raw data)，执行数据质控、比对、去重、变异检测等任务。
3、提供计算平台支持，提升数据分析效率。
二、任职要求：
1、教育背景
生物信息学、生物医学工程、计算机科学、数据科学、人工智能、统计学或相关领域本科及以上学历。
2、专业技能
·具备数据库熟练掌握Python、R、Shell等语言，具备良好的编程能力。
·熟练掌握数据清洗、特征工程和统计分析方法。
·熟悉Logistic回归、Cox生存分析、XGBoost等统计建模方法。
·有医学影像处理经验者优先，熟悉DICOM格式和医学影像分析工具。
·熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和机器学习算法者优先。
3、其他要求
• 良好的科学素养和逻辑思维能力，能够准确解读复杂的生物数据。
• 强烈的责任心和团队协作精神，具备良好的沟通与协调能力。
• 具备快速学习和解决问题的能力，能够适应多任务处理。
三、工作时间：
[朝九晚六、双休]