Post Doctoral Fellow (Computational Biology/Computer Science)

Описание работы:

Мы ищем высококвалифицированного постдоктора, специализирующегося на вычислительной биологии или информатике, для работы в нашей лаборатории репродуктивной биологии в Sidra Medicine. Эта позиция является частью нашего отдела репродуктивного и перинатального здоровья, сосредоточенного как на базовых, так и на трансляционных аспектах репродуктивной биологии. Наша междисциплинарная исследовательская команда стремится раскрыть новые механизмы, регулирующие гаметогенез, оплодотворение и ранний этап развития, с использованием модельных систем, включающих зебрафиш, мышей и человека.

Наша конечная цель - перевести фундаментальные научные открытия в инновационные инструменты для пациентов программы экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). Успешный кандидат будет тесно сотрудничать с программой ЭКО и специалистами по фертильности в Sidra Medicine. Используя многодисциплинарные подходы, вы будете выявлять новые гены и варианты, влияющие на ключевые репродуктивные механизмы.

• Проведение всестороннего анализа данных геномики, транскриптомики (bulk и single-cell), эпигенетики и протеомики.
• Сотрудничество с основными специалистами и руководителями по биоинформатике.
• Разработка новых вычислительных методов и анализируемых пайплайнов, используя инструменты, такие как Bpipe, Nexflow и Snakemake.
• Создание пользовательских скриптов на R/Python для анализа данных и визуализации.
• Выполнение интегративного анализа данных multi-omics.
• Написание и публикация высококачественных статей в рецензируемых журналах.
• Предоставление регулярных обновлений по статусу проектов.
• Взаимодействие с основными научными сотрудниками для углубления знаний и опыта.
• Обучение медицинских технологов и клиницистов новейшим достижениям в области.
• Участие в процессах карьерного развития и обзора постдоков.

Образование:

Обязательно: Докторская степень в соответствующей области.

Желательно: Докторская степень в области биологических наук, информатики, биоинформатики или смежных областях.

Опыт работы:

Обязательно:

• Доказанные возможности проведения независимых исследований.
• Сильные организационные навыки и способность работать в команде.
• Опыт исследований в академическом центре здоровья или университете с высокой исследовательской активностью.
• Хороший научный послужной список и сильные рекомендации.

Желательно:

• Прочное понимание биологических концепций.
• Обширный опыт анализа геномов.
• Опыт работы с транскриптомикой и анализом данных NGS.
• Сильные знания в области статистики, включая генетику статистики.
• Умение программировать на Python и/или R.
• Опыт работы в среде HPC, знание команд Linux и систем контроля версий, таких как Git.
• Знакомство с инструментами управления пайплайнами (Bpipe, Snakemake, Nextflow).
• Предыдущий опыт в области популяционной генетики, машинного обучения, анализа multi-omics или анализа публичных данных.
• Две или более статьей с первым авторством в международных рецензируемых журналах.

Навыки и способности, специфические для работы:

• Экспертиза в научных методах исследований и оценке результатов.
• Способность быть в курсе