(博士/硕士)生信工程师-全球产品中心(J13407)

1、生信分析流程开发与交付

参与NGS测序数据的生信分析流程设计与开发，理解从原始数据到分析结果的完整链路，覆盖基因组学、转录组学、单细胞组学、空间组学、表观基因组学、微生物组学、蛋白质组与代谢组等主要组学方向，以及多组学联合分析；参与常规分析流程的开发、测试与交付，确保流程的稳定性、可重复性和可维护性。

2、个性化分析项目攻关

参与科研服务中个性化 / 非常规分析需求的方案设计与技术攻关；独立完成常规复杂度项目的需求理解、技术方案设计、分析执行与结果交付，保证交付质量与验收通过率。

3、生信流程优化与方案设计

参与生信分析流程的优化与重构，提升流程稳定性、交付周期与人效；结合实际业务场景设计并优化分析方案，沉淀可复用的工具、脚本与流程模块。

4、生信软件与数据库应用

理解并熟练使用常用生信软件、公共数据库及统计学方法；掌握所在方向（基因组 / 转录组 / 单细胞 / 空间组等）的分析原理与算法，能对分析结果进行科学解读与质控。

5、AI工具辅助生信工作

熟练使用AI工具辅助完成日常生信工作（编码、调试、文献调研、结果解读等）；参与将AI能力应用于生信流程开发、自动化质控与分析等场景，并对AI输出做质量把关。

6、AI资产与技术建设

参与沉淀生信分析相关的Skill、工具脚本、流程模板等AI资产；推动可复用资产在团队内的复用，提升整体交付效率。

7、技术学习与创新实践

持续跟踪生信分析技术、多组学方法及AI+生信（AI4S）等前沿进展，参与新技术验证与技术方案实践；结合业务场景探索AI技术在生物信息分析、研发及生产等领域的应用。

1、教育背景

生物信息学、基因组学、计算生物学、计算机科学、软件工程、统计学、数学、生物学、医学等相关专业硕士及以上学历；具备较好的生信基础、统计学基础或编程基础。

2、核心技术能力

掌握至少一种编程语言，具备较好的Python或R开发能力；

熟悉Linux操作系统基本操作，掌握常用生信软件与公共数据库的使用；

掌握统计学基础知识，理解常用生信分析方法与算法原理；

了解NGS测序技术原理及生信分析基本流程（质控、比对、变异检测 / 表达定量、注释等）；

了解AI工具（大模型、AI Coding等）在生信工作中的应用。

3、AI应用与生信结合能力

熟练使用AI工具辅助完成编码、调试、文献调研、结果解读等日常工作；

了解Prompt Engineering、大模型API调用、RAG等AI技术者优先；

有用AI辅助生信流程开发或分析的实践经验者优先；

了解Docker、Kubernetes、流程编排（Nextflow / Snakemake等）等工程化技术者优先；

具备将AI能力转化为生信实际工作提效的意识和能力。

4、项目实践能力

在校期间有生信分析、多组学数据分析、软件工具开发或AI相关项目实践；

能够独立完成从需求理解、技术方案设计、分析执行到结果交付的完整项目实践；

有科研项目、课程项目、竞赛、开源项目或个人生信项目成果者优先；

能够对分析结果进行科学解读与质控，主动定位问题并持续优化。

5、综合素质

对生信分析、AI+生信（AI4S）具有较强兴趣和持续学习能力；

具备较好的逻辑分析、问题拆解和工程实践能力；

具备较强的主动学习和技术探索能力，能够快速学习新的生信技术和AI工具；

具备良好的沟通协作能力和技术表达能力；

对多组学、生命科学及AI+Science方向有浓厚兴趣，乐于深入钻研。

6、加分项

有生信分析、多组学数据分析、AI4S等相关科研或项目成果；

有高水平论文、专利、生信 / 算法竞赛或开源项目成果；

有GitHub等开源社区贡献或个人生信软件工具项目；

有AI辅助生信流程开发，或Agent / RAG在生信场景应用的实践经验；

有基因组、转录组、单细胞、空间组等多组学项目经历。