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數(shù)據(jù)科學、生信+醫(yī)學、腫瘤學
崗位概述
根據(jù)客戶需求，利用病理、免疫、分子、體內(nèi)藥理等技術平臺（流式、數(shù)字PCR、mIHC等），設計和執(zhí)行科研合作項目，來賦能和服務KOL和制藥企業(yè)藥物靶點篩選驗證、生物標記物開發(fā)和伴隨診斷項目。
核心職責
1.平臺與體系搭建：項目設計、方法開發(fā)、數(shù)據(jù)解讀體系建設等科研合作項目的標準化運營流程（SOP）和管理體系，確保項目高效、合規(guī)
2. 外部學術合作
KOL關系維護： 通過與專家、PI的科研合作，建立并維護長期、穩(wěn)固的學術關系。
技術應用： 利用分子生物學、免疫學分析平臺（包括QPCR、數(shù)字PCR、流式、Elisa、MSD、靶向DNA測序、全外顯子組測序、RNA測序、甲基化測序）和多靶點熒光免疫組化等技術，對血液和組織樣本進行多組學分析， 研究方向包括但不限于：腫瘤分子分型與起源進化、預后生物標志物發(fā)現(xiàn)、靶向治療、免疫治療及其聯(lián)合療法的療效預測標志物、腫瘤微環(huán)境分析、甲基化等
深度數(shù)據(jù)分析與交付： 從醫(yī)學角度，利用R語言、python、機器學習、大模型訓練等方式對多組學數(shù)據(jù)進行深度挖掘和生物學解讀，提供高度定制化的分析報告，最終推動學術論文的發(fā)表，提升公司學術影響力。
3. 藥企合作與轉化研究
商業(yè)合作拓展： 參與并主導與制藥公司的合作項目。
生物標志物研究： 負責臨床前藥物（如TKI抑制劑、抗血管生成藥物、免疫治療藥物）的生物標志物策略制定。
端到端項目執(zhí)行： 涵蓋臨床檢測方案設計、高通量組學數(shù)據(jù)的分析、整理、解讀，并最終撰寫專業(yè)的研究報告，為藥企的藥物研發(fā)提供關鍵數(shù)據(jù)支持。
崗位要求：
1.編程與數(shù)據(jù)分析能力：
精通 Python 和 R 語言：能夠利用這些工具進行復雜的統(tǒng)計分析和生物信息學數(shù)據(jù)處理。
生物信息學與統(tǒng)計學：
具備豐富的多組學數(shù)據(jù)（基因組、轉錄組、表觀基因組）整合分析經(jīng)驗。
精通差異表達分析、突變頻譜分析、生存分析、富集分析、聚類分析等常用生物信息學方法。
有免疫組學數(shù)據(jù)分析（如T細胞受體 repertoire，免疫細胞浸潤分析）或mIHC圖像分析經(jīng)驗者更佳。
深刻理解腫瘤發(fā)生發(fā)展機制、分子分型、腫瘤微環(huán)境、免疫治療、靶向治療等領域。
熟悉各類生物標志物（如TMB， MSI， TNB， PD-L1， 基因融合等）的臨床和科研意義。
項目管理能力： 能夠同時管理多個復雜的科研項目，確保時間、質(zhì)量和預算目標。
溝通與領導力： 具備出色的跨部門溝通和團隊領導能力，能夠與內(nèi)部團隊、研發(fā)科學家和藥企客戶進行高效、專業(yè)的交流。
解決問題能力： 面對復雜的科學問題和技術挑戰(zhàn)，能提出創(chuàng)新性的解決方案。
學術思維： 具備強烈的科學好奇心和嚴謹性，能夠把握前沿科研動態(tài)，并推動學術成果轉化。