锦鲤求职岗位描述
岗位职责
**工作职责**
1. 围绕大规模人群队列与全基因组测序（WGS）数据，开展生物信息学分析体系建设，负责原始测序数据处理、比对、基因型检测、变异识别、样本及位点质量控制、功能注释与数据标准化。
2. 建设和优化适用于数十万至百万级样本的WGS分析流程，开展SNV、Indel、SV、CNV等不同类型遗传变异的检测、整合与质量评估，并持续提升分析流程的准确性、稳定性和计算效率。
3. 开展基因组数据资源构建与管理，包括变异数据库、基因型矩阵、功能注释资源及表型关联分析所需标准化数据集，为统计遗传、疾病研究及人工智能模型提供高质量数据基础。
4. 面向超大规模人群基因组数据，开发和维护自动化分析流程、计算工具及数据处理平台，推进HPC、云计算及分布式计算环境下的流程优化与规模化运行。
5. 独立或合作完成生物信息学方法与流程开发、数据分析、科研论文撰写和项目申请，并与统计遗传学、临床研究、多组学及人工智能团队开展交叉合作。
岗位要求
**任职资格**
1.具备生物信息学、计算生物学、基因组学、计算机科学、生物工程或相关专业背景，本科及以上学历；不以学历作为唯一评价标准，重点考察实际分析能力、工程能力、项目经验及科研成果。
2.具有大规模WGS、外显子组或其他高通量测序数据分析经验，能够独立完成从原始数据到高质量基因型及变异数据集的完整分析流程；具有大型Biobank或人群队列数据处理经验者优先。
3.熟悉WGS分析核心技术与工具，包括alignment、variant calling、joint genotyping、variant QC、annotation等环节，熟悉GATK、DeepVariant、GLnexus、bcftools、PLINK、VEP、Hail等工具中的一种或多种。
4.熟练掌握Linux环境及Python、R、Shell等编程语言，具备大规模数据处理、流程自动化及性能优化能力；熟悉Nextflow、Snakemake、WDL等工作流系统，或具有HPC、云计算、容器化及分布式计算经验者优先。
5.具有超大规模人群WGS、结构变异分析、基因组数据平台建设、流程开发或国际大型Biobank项目经验，或在相关方向发表过高水平科研文章、开发过有影响力分析工具者优先。