独立交付 scRNA-seq 全流程分析：从 FASTQ/表达矩阵到 QC、聚类、细胞类型注释、差异分析（DE）、通路/基因集富集等，输出高质量图表与分析报告。

处理复杂样本与疑难问题：覆盖肿瘤/肿瘤微环境（TME）/多批次等场景，能定位并解决低质量、双细胞（doublets）、批次效应、ambient RNA 等常见问题。

保证分析可复现与工程化：脚本化/参数化运行，完整记录版本、参数与日志；按规范沉淀交付目录、结果表与关键结论。

跨团队沟通与迭代：对接研发/实验/客户需求，快速补充分析并清晰解释结论与局限性。

2 年以上 scRNA-seq 实战经验，可独立负责并交付多个真实项目（复杂组织/肿瘤/TME 经验优先）。

熟练使用 Scanpy（Python/AnnData）或 Seurat（R），具备批次校正、注释与统计分析能力。

熟悉 Linux 与基础工程能力：bash、conda、Git；能在服务器环境稳定运行流程并完成排错。

具备优秀的结果表达能力：能产出论文级图表与清晰可解释的结论（不止是把流程跑通）。

至少 2 个可脱敏的 scRNA-seq 案例：包含数据规模、负责的分析内容、关键结果截图/报告片段。

至少 1 项成果证明：论文/预印本/投稿材料或项目交付报告，用于证明你实际参与过单细胞分析与图表产出，并注明你负责的部分。

有肿瘤微环境（TME）经验，或掌握细胞通讯/轨迹/拷贝数推断等高级分析者优先。

有多组学/空间转录组经验，或具备流程工程化能力（Snakemake/Nextflow、容器化、自动化报告）者优先。