• Регулярное исследование литературы по тематике геронтологии
• Проработка плана биоинформатического исследования
• Поиск выборок для исследований в базах биологических данных (GEO, ENA, ClinicalTrials, etc)
• Подготовка репрезентативных выборок для поиска биомаркеров старения
• Статистический анализ и моделирование биологических данных
• Решение задач классификации и регрессии биологических данных
• Подготовка отчётов, публикаций, грантов, патентов

• Знание базиса молекулярной биологии, ключевых метаболических процессов
• Базовое знание биологии старения: механистические теории старения, эволюционные теории старения, ассоциированные с возрастом болезни (болезнь Альцгеймера, кардиоваскулярные расстройства, саркопения, рак, etc)
• Знание процессов клеточной смерти, клеточного цикла, перерождения
• Опыт работы с омиксными данными: транскриптом, метилом, метагеном
• Оценка качества работы классификаторов и регрессоров
• Понимание метрик R2, MSE, MAE, Pearson’s R, AUC, recall, P-value, E-value, CI
• Знание основных вероятностных распределений, умение предугадать распределение величины по описанию порождающего её процесса
• Понимание принципов работы и областей применения таких моделей, как регрессия Кокса, байесовский вывод, cкрытые марковские модели
• Опыт работы с алгоритмами кластеризации (k-means, hierarchical methods, canopy) и снижения размерности (SOM, PCA, UMAP)
• Навыки формализации реальных задач, формирования и проверки гипотез
• Обширный опыт работы с пакетами pandas, numpy, sklearn, scipy, requests, json, re
• Составление пакетов и скриптов для единообразного анализа биологических данных коллегами и коллабораторами
• Общее знакомство с синтаксисом R и опыт работы с пакетами для обработки биологических данных (Bioconductor)
• Понимание и возможность применения основных типов графиков: scatter plot, box plot, bar plot, histogram, radar plot, heatmap, dendrogram, volcano plot, violin plot, KDE plots, facet grids
• Свободное владение хотя бы одним пакетом для визуализации данных (plotly, vega, seaborn, matplotlib, ggplot2)
• Опыт работы с программами для обработки готовых изображений (paint.net, Photoshop, Adobe Illustrator)
• English Upper-Intermediate (написание научно-популярных пресс-релизов, статей для рецензируемых журналов, ведение переговоров, в том числе с патентными юристами)

Желательно:

• Опыт работы с пакетами statsmodels, lifelines, pymc3 и прочими пакетами для решения специфических задач из области статистики

Условия:

• Работа в офисе в Технопарке Сколково

• Гибкий график и возможность работать удаленно несколько дней в неделю

• Амбициозные и интересные задачи

• Перспективы карьерного роста

• Драйвовая команда, открытая к новым идеям и тестам. Сможешь работать в окружении умных людей, которые любят то, что делают

• Возмещение трат на образовательные курсы и оплата профильных конференций

• Бесплатная парковка для мотоциклов