1. 技术研发与流程管理：开发、维护和升级生物信息分析流程，引入 AI 工具（如 AI 辅助的变异检测模型、流程自动化调度 AI 工具等）优化分析效率与准确性；结合文献进展及客户需求，定制个性化分析方案，保障技术输出质量。

2. 数据处理与项目推进：牵头公司相关项目的生物信息数据收集、清洗、整理及深度分析挖掘，探索 AI 工具在海量数据降噪、特征提取等环节的应用，提炼核心生物学结论，支撑项目落地与成果转化；同步把控项目进度，协调资源解决执行难点。

3. 团队管理与人才培养：负责生信团队的日常管理，包括成员工作分配、绩效评估与职业发展规划；搭建技术培训体系，纳入 AI 生信工具（如 AI 数据分析平台、流程优化 AI 插件）的使用与实操培训，指导团队成员提升专业能力，打造高效协作的技术团队；牵头组织技术研讨，推动团队技术水平迭代。

4. 产品研发与技术攻坚：指导并深度参与新产品的需求分析与开发规划，结合行业趋势明确技术方向；针对研发中的流程效率、数据解读精度等问题，带领团队探索 AI 工具的落地应用，针对研发中的技术难点，带领团队开展攻关，突破技术瓶颈，保障新产品研发进度，有AI运用经验者优先；

5. 跨部门协作支持：作为生信技术核心接口，配合市场、临床、研发等部门，提供生信数据分析及AI 工具应用相关的技术咨询与解决方案，协助解决各部门业务推进中的生信技术问题，保障公司整体业务顺畅运行。

1. 学历与经验要求：生物信息学、数学、计算机科学与技术等相关专业硕士及以上学历；具备 3 年以上生物信息领域工作经验，且拥有 1 年及以上团队管理实战经验（需独立带领 3 人及以上团队完成项目），能有效统筹团队目标、协调资源、激发成员积极性。

2. 项目与技术经验：有转录组测序（RNA-seq）、外显子组测序（WES）、全基因组测序（WGS）等高通量测序项目开发及生信分析流程搭建经验；具备使用 AI 工具（如 AI 驱动的流程优化软件、智能数据分析模型）进行流程开发与效率提升的实战经验；熟悉流程标准化与自动化搭建逻辑，能带领团队完成复杂项目的技术落地。

3. 工具与技能要求：熟练使用肿瘤医学相关公共数据库（如 NCBI、TCGA、COSMIC 等）进行数据检索与深度挖掘；精通 R、Python、Perl 语言或 Shell 命令，能独立完成数据分析脚本开发，且可指导团队成员解决技术问题；掌握主流生信 AI 工具（如 DeepVariant、AI 流程调度工具等）的使用逻辑，能结合项目需求选型并应用于流程优化。

4. 行业与研发经验：了解肿瘤精准医疗前沿检测技术和产品动态；有 ctDNA 检测、MRD 检测等肿瘤液体活检研发经验，或遗传病生信分析经验者优先；具备良好的技术视野，能结合行业趋势为团队技术方向（含 AI 工具应用方向）提供建议。