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数据分析科研岗

5000-10000
上海-上海 | 3年以上经验 | 硕士学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 岗位职责 80分析和整合公共及专有的遗传学、基因组、转录组和蛋白质组数据集,为多种治疗模式发现新型药物靶点和临床生物标志物。 80进行生物通路和网络分析,以揭示基因和蛋白质与疾病相关的生物学机制。 80应用系统生物学方法,将遗传关联与功能性生物学结合,提出可检验的科学假说。 80开发并维护内部靶点信息数据库,包括数据清洗、标准化、注释、可视化及 API 接口建设。 任职资格 80拥有计算生物学、生物信息学、基因组学、系统生物学或相关领域的硕士学位或博士学位。 80具有疾病或生物学相关的组学分析的项目经历,例如:GWAS、eQTL/pQTL、Mendelian randomization、GO、KEGG等。 80熟悉公共数据库,例如:GWAS Catalog、UK Biobank、GTEx、TCGA,DepMap、Open Targets等。 80熟练掌握Python、R等编程语言;熟悉Linux开发环境。加分项:熟悉Docker、Singularity等容器开发和使用;熟悉MongoDB等数据库管理工具;了解nextflow、snakemake等工作流开发工具;了解git等版本管理工具;了解slurm调度平台。 80具备神经精神科学、免疫学、癌症生物学和代谢疾病等领域研究经历者优先。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 事业单位
  • 10-50人
  • 500万
岗位职责: 1、基于真实世界数据开展统计建模、预测模型、因果推断/机器学习/NLP 等分析,支持药物研发和药物再定位。 2、负责构建 ECA(外部对照组)、患者特征模型、风险预测模型、疾病路径分析中的算法实现与方法优化。 3、对非结构化医疗文本(病历、检验报告、出院记录等)进行 NLP 处理,如实体识别、关系抽取、分类与结构化。 4、参与数据产品、可视化工具、标准化 pipeline 的开发,并与数据工程师合作优化数据效率。 5、输出高质量分析报告,与流行病学家、RWE科学家合作进行研究设计与结果阐释。 6、支持方法学创新,探索图神经网络、多维数据在RWE中的应用。 任职资格: 一、学历与专业 统计、计算机、数据科学、生物统计或相关专业硕士及博士。 二、工作经验 1、3年以上制药、生物技术公司或CRO的RWE研究相关经验,熟知从研究设计、统计学方法、数据采集处理、数据挖掘到研究报告产生全流程。。 2、具备将RWE应用于支持药物研发(尤其是早期阶段)的实际项目经验,熟悉药物开发流程。 3、有与转化医学、临床开发团队协作的成功案例。 三、专业技能 1、掌握 Python/R,熟悉 SQL,具备良好的程序开发与算法实现能力。 2、至少掌握以下一个方向的分析技术: 4、机器学习/深度学习(XGBoost/NN/transformers) 5、医疗 NLP(NER、文本分类、BERT/MedBERT) •有医疗数据分析经验(EHR/RWD/Claims)者优先,有药企 RWE/HEOR 分析经验更佳。 •能与跨部门团队合作,将模型结果转化成可解释、可落地的医学证据。 四、综合素质 •良好的沟通、跨部门协作能力,能与数据治理/转化医学团队高效协作。 •具备英文阅读与医学写作能力。
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