知识图谱探索与实现：
1.探索和开发知识图谱解决方案，以增强数据连接性和语义理解。
2.设计和实施知识图谱模型，以表示制药和生物技术领域内的复杂关系和实体。
3.确定潜在的业务案例以实施利用知识图谱的应用程序/软件。
数据科学解决方案：
1.开发和实施数据科学模型和算法，以解决制药和生物技术领域的复杂问题。
2.与跨职能团队协作，了解业务需求并将其转化为数据驱动的解决方案。
3.利用统计分析、预测建模 和高级分析 来分析大型数据集并生成可作的见解。
4.用户友好的数据分析应用程序开发，例如 RShiny 应用程序
研发数据管理：
1.推动数据管理活动，以提高数据质量、可访问性以及与 FAIR 数据原则的集成。
2.评估和实施数据管理工具和技术，以支持研究活动 和工作流程。
3.开发和维护数据管道，确保高效的数据收集、存储和处理。
协作与沟通：
1.与 科学家、数据工程师和 IT 专业人员密切合作，确保数据科学解决方案的无缝集成。
2.通过清晰简洁的报告、演示文稿和可视化效果向利益相关者传达调查结果和见解。
3.及时了解数据科学、数据管理和知识图谱技术的最新进展。
能力要求：
1.数据科学、计算机科学、统计学、信息学或相关专业学士学位。硕士学位优先。
2.在数据科学解决方案、知识图谱开发方面拥有至少五年的成熟经验，最好是在制药或医疗保健行业。
3.Python、R 和 SQL 等语言的出色编程技能 。
4.具有数据管理工具和技术（例如 ETL 流程、数据湖、数据目录工具）的经验。
5.精通知识图谱概念和技术（如RDF、SPARQL、图数据库）。
6.具备前端和后端开发能力，具有数据库和 API 集成的实践经验。
7.优秀的解决问题的能力以及独立和协作工作的能力。
8.较强的沟通能力，能够向非技术利益相关者传达复杂的技术概念。
9.具有项目管理经验，具有与各级利益相关方有效沟通的能力。
10.能够适应工作环境的变化，管理竞争需求并处理频繁的变化、延误或意外事件。
11.较强的英语口头和书面沟通能力。
优先考虑：
1.在制药或生物技术行业拥有丰富的经验。
2.生物信息学、化学信息学或相关领域的知识。
3.熟悉云平台（例如 AWS、Azure等）。