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崗位職責(zé)：
1. 多組學(xué)數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理： 協(xié)助處理、整合及標(biāo)準(zhǔn)化來(lái)自真實(shí)世界的腫瘤多組學(xué)數(shù)據(jù)，包括臨床診療信息、病理影像報(bào)告、基因突變譜、RNA表達(dá)量等，為AI模型準(zhǔn)備高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的輸入數(shù)據(jù)。
2. 文獻(xiàn)調(diào)研與科學(xué)問(wèn)題定義： 針對(duì)特定腫瘤類(lèi)型或臨床問(wèn)題（如免疫治療療效預(yù)測(cè)、耐藥機(jī)制探索），進(jìn)行深入的文獻(xiàn)綜述，協(xié)助將臨床問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可驗(yàn)證的數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題。
3. 統(tǒng)計(jì)分析與非監(jiān)督學(xué)習(xí)： 應(yīng)用生存分析、多變量回歸等統(tǒng)計(jì)方法，并利用聚類(lèi)、降維等非監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)患者進(jìn)行分子分型或發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。
4. 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建： 在導(dǎo)師指導(dǎo)下，嘗試使用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，探索構(gòu)建腫瘤診斷、預(yù)后或治療反應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。
5. 結(jié)果解讀與可視化： 將復(fù)雜的分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰的、具有生物學(xué)或臨床意義的圖表和見(jiàn)解，并協(xié)助撰寫(xiě)項(xiàng)目報(bào)告。
6. 團(tuán)隊(duì)協(xié)作： 與我們的生物信息學(xué)家、AI算法工程師和臨床科學(xué)家緊密合作，共同推進(jìn)科研項(xiàng)目的進(jìn)展。
任職要求：
1. 學(xué)歷專(zhuān)業(yè)：在校碩士或博士研究生，專(zhuān)業(yè)為生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物信息學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、生物醫(yī)學(xué)工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域。
2. 腫瘤學(xué)與多組學(xué)基礎(chǔ)：對(duì)腫瘤生物學(xué)有基本了解，并對(duì)基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)等組學(xué)數(shù)據(jù)的概念（如SNV， CNV， RNA-seq）有濃厚興趣，并渴望將其與AI技術(shù)結(jié)合。
3. 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)知識(shí)： 具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉假設(shè)檢驗(yàn)、回歸模型、生存分析等核心方法。
4. 編程與數(shù)據(jù)處理能力：熟練掌握 Python 或 R 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與繪圖，有使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5. 文獻(xiàn)調(diào)研能力： 具備優(yōu)秀的中英文文獻(xiàn)閱讀和總結(jié)能力，能快速學(xué)習(xí)前沿科學(xué)知識(shí)。
加分項(xiàng)
1. 有使用深度學(xué)習(xí)處理生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)（如醫(yī)學(xué)影像、基因組序列、電子病歷文本）的經(jīng)驗(yàn)。
2. 有實(shí)際處理腫瘤基因組學(xué)數(shù)據(jù)（如TCGA， ICGC等公共數(shù)據(jù)庫(kù)）或真實(shí)世界臨床數(shù)據(jù)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
3. 了解常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等）并有實(shí)踐經(jīng)歷。
4. 熟悉生物信息學(xué)常用工具或數(shù)據(jù)庫(kù)（如cBioPortal, OncoKB, COSMIC等）。
5. 有科研論文撰寫(xiě)或發(fā)表經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。