生物信息学/数据工程师

您将要做的事情

1. 负责药物研发相关数据（高通量筛选数据、代谢组/蛋白质组数据、化合物药代/毒理数据等）的接入、清洗、标准化与质量控制；

2. 设计并维护数据ETL流程，确保数据的准确性、一致性、完整性和可追溯性；

3. 构建内部数据库与数据仓库，支持多维度数据查询、分析与可视化；

4. 与实验科学家合作，定义数据标注规范，完成特征工程与数据增强，为模型训练提供高质量样本；

5. 建立数据版本管理与数据资产目录，推动数据共享与复用；

6. 参与数据合规与隐私保护机制建设，确保数据使用符合行业规范与法律法规。

技能与经验（必须项）

学历背景：

1. 生物信息学、计算生物学、计算机、数据工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，博士优先；

2. 国内外顶尖院校毕业（QS前100或国内985/211）。

经验与技能：

1. 3年以上生物信息学或数据工程相关经验，熟悉高通量筛选数据、代谢组/蛋白质组数据或药物活性/成药性/毒性数据的处理流程；

2. 熟练掌握SQL、Python、R等语言，熟悉常见ETL工具及数据建模方法；

3. 了解常用生物信息学数据库（如NCBI、PDB、ChEMBL、PubChem、UniProt等）及数据格式（FASTA、FASTQ、SDF、MOL2等）；

4. 熟悉数据质量控制方法，具备大规模数据处理与性能优化经验；

5. 良好的跨学科沟通能力，能够与生物学家、化学家、算法工程师高效协作。

加分项：

1. 有药物研发企业内部数据平台建设经验；

2. 熟悉图数据库（如Neo4j）或知识图谱构建；

3. 熟悉常用代谢组学或蛋白组学数据分析工具，如MS-DIAL, GNPS, MetaboAnalyst, MaxQuant, Perseus等；

熟悉云原生数据架构（AWS/GCP/Azure）或数据湖建设。