Биоинформатик (middle, онкологическое направление)

Центр живых систем МФТИ ищет тех, кто хочет превращать науку в реальные решения. Мы команда полного цикла — от тезиса до выхода препарата на продуктовую полку и находимся в стадии активного роста и масштабирования. Сотрудничаем с большим количеством клинических и научно-исследовательских центров, поэтому открываем новые позиции в разных направлениях: проекты и операционные процессы «мокрая» и «сухая» биология стадии ДКИ и КИ разработка продуктовая команда. Обязанности: Разработка и внедрение биоинформатических пайплайнов для анализа NGS-данных в онкологии (WES/RNA-seq), включая выявление соматических мутаций, CNV, фьюжнов и расчет биомаркеров (TMB, MSI и др.). Разработке пайплайна предсказания неоантигенов: от обработки вариантов (variant calling) до HLA-типирования, оценки связывания с MHC и приоритизации кандидатов для онковакцин. Имплементация и адаптация существующих алгоритмов и моделей (pVACtools, Seq2Neo, deep learning-подходы к иммуногенности) под внутренние задачи. Участие в проектах по онкопатогенезу, поиску потенциальных биомаркеров и терапевтических стратегий на основе комплексного профилирования опухоли; участие в проектах по внедрению научных разработок в клиническую практику. Обзор научной литературы и внедрение современных методов в области precision oncology и cancer immunotherapy. Презентация результатов, участие в научных публикациях и коммуникации с клиническими и исследовательскими командами. Кого ожидаем увидеть: Выпускник специалитета/магистратуры (также учащихся специалитета старших курсов/магистратуры тоже готовы рассмотреть) в области биоинформатики или смежных областях (биология, биотехнология, биофизика etc.). Или биоинформатика с опытом работы 2+ года. Ключевые навыки: Статистика, молекулярная биология, NGS, понимание алгоритмов, используемых для анализа NGS. Опыт работы с NGS помимо учебного. Опыт работы с геномными данными (WGS). Понимание аннотации вариантов (ACMG критерии), опыт работы с базами данных (dbSNP, ClinVar, OMIM, другие). Python (numpy, pandas, scipy, scikit-learn, seaborn, matplotlib, biopython, lightgbm/аналоги). Чистый код на python (pep8, flake). Версионирование (git). Базовый bash. Базовый Machine Learning. Желательно: Опыт в анализе (sc)TCR и/или опыт в анализе scRNA-seq данных (seurat/scanpy). Snakemake, docker/singularity. Знание иммунологии, опыт работы с аутоиммунными заболеваниями и/или онкологическими заболеваниями. С чем большим числом NGS данных есть опыт, тем лучше. Условия: Работа в ведущем техническом вузе страны, в городе Долгопрудный (Рядом со станцией Новодачная МЦД-1, или 15 минут от метро Физтех, Алтуфьево или Ховрино), гибридный формат работы. Оформление в соответствии с ТК РФ, конкурентная и официальная заработная плата. Возможности профессионального развития. Возможность бесплатного посещения бассейна и тренажерного зала. В соответствии с ТК РФ, работники сферы образования обязаны предоставить справку о наличии (отсутствии) судимости и (или) факта уголовного преследования (которую можно заказать бесплатно онлайн через портал ГосУслуги).