研究主题：生物大数据整合、分析与可视化

随着以深度测序为代表的高通量生物技术在生命科学领域的广泛应用，各种生物学大数据以指数增长大量涌现。这些数据之中蕴藏着大量的宝藏，即生物学的新规律、新发现。但是，这些海量的、指数增长的、并且高噪声的生物数据也带来了巨大的数据分析技术上的挑战。高歌课题组在北京大学未来基因诊断高精尖创新中心(ICG)/生物医学前沿创新中心(BIOPIC)的实验室以生物信息学新技术、方法与平台开发为基础，综合运用大数据与统计学习(statistical learning)等计算方法，致力于在单细胞水平系统解读以基因表达为中心的调控通路功能及演化(http://www.gao-lab.org)

职位简述：在PI领导下，开发新的数据分析、挖掘、整合与可视化方法技术，与相关领域同仁合作开展科学研究，撰写研究报告和学术论文。

1.生物信息及相关专业学位；

2.熟练使用R/Python等软件工具进行生物信息学数据分析；

3.熟悉统计与机器学习算法；

4.具备良好的学术道德和团队合作精神；

5.已获得或即将取得相关专业博士学位；

6.有较强的科研能力，在国际学术期刊发表过研究论文。

有以下任何一种能力的人员优先考虑：

1.有相关领域一年以上工作经验；

2.熟悉主流计算机程序设计语言；

3.FullStackWebDeveloper；

4.具有医学、生物学专业背景；

5.有较强的英文写作与交流的能力。

工资待遇和工作条件：

博士后职位可依照国家及北京大学博士后管理相关规定，解决博士后期间子女入学等问题，并视个人具体情况推荐申请中国博士后创新基金、北大博雅博士后计划以及北大-清华生命科学联合中心博士后基金等资助。

符合条件者，可推荐申请北京大学“ICG博士后”基金(Peking University Postdoctoral Fellowship)。入选者除了享受北京大学博士后的基本待遇之外，由北京未来基因诊断高精尖创新中心(ICG)补贴与国际水平相当的薪资奖金。详细信息请查看ICG官网(http://icg.pku.edu.cn/content.aspx?id=162)。

应聘材料：

1.详细的个人简历：包括学习工作经历、主要工作内容、代表论文论著列表等；

2.请提供2-3封推荐信或推荐人的联系方式，推荐人需包括申请人博士导师。

联系方式：

请将申请材料电子版发送至gaog@pku.edu.cn，邮件标题注明“生物信息学博士后申请-(姓名)-教育科研人才网”。

原文出处：

http://www.bio.pku.edu.cn/index.php?s=/Index/news_cont/id/14326.html