خبير في علم الأحياء الحاسوبي والمعلوماتية الحيوية (درجة الدكتوراه)

المسمى الوظيفي: خبير في علم الأحياء الحاسوبي والمعلوماتية الحيوية (دكتوراه)

نوع الوظيفة: متعاقد

الموقع: عن بُعد (حول العالم)

ملخص الوظيفة: في هذا الدور، ستقوم بتطبيق خبرتك للمساعدة في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي للجيل القادم. سيتشكل عملك كيف تتعلم النماذج، وتستنتج، وتؤدي من خلال مدخلات عالية الجودة من العالم الحقيقي.

المسؤوليات الرئيسية:

1. تصميم وتقييم ونقد سير عمل المعلوماتية الحيوية وعلم الأحياء الحاسوبي لدعم مبادرات قياس أداء الذكاء الاصطناعي.
2. تقديم رؤى على مستوى الخبراء حول مسارات تحليل البيانات الجينومية، والنسخية، والبروتيومية.
3. تقييم وتحسين معلمات المسار، وتكوينات الأدوات، والأساليب الإحصائية للدقة والقابلية للتكرار.
4. تحليل مجموعات البيانات البيولوجية (مثل NGS، RNA-seq، استدعاء المتغيرات، بنية البروتين) وتقديم توصيات قابلة للتنفيذ.
5. الاستفادة من المعرفة المتخصصة لتوجيه تطوير والتحقق من صحة نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بعلم الأحياء.
6. توصيل المفاهيم العلمية المعقدة بوضوح، كتابةً وشفهياً، إلى المتعاونين التقنيين وغير التقنيين.
7. توثيق النتائج، والمنهجيات، وأفضل الممارسات لضمان نقل المعرفة عبر فريق العميل.

المهارات والمؤهلات المطلوبة:

1. حاصل على درجة الدكتوراه في المعلوماتية الحيوية، أو علم الأحياء الحاسوبي، أو الجينوم، أو مجال ذي صلة وثيقة، أو خبرة صناعية/بحثية مكافئة.
2. إجادة اللغة الإنجليزية كتابةً وتحدثاً (C1 أو أعلى).
3. خبرة عمليّة في تحليل البيانات البيولوجية (مثل NGS، RNA-seq، تحليل المتغيرات).
4. إتقان لغة Python و/أو R للتحليل العلمي، بالإضافة إلى الخبرة في أدوات المعلوماتية الحيوية القياسية (مثل BLAST، samtools، GATK، Bioconductor، Biopython).
5. خبرة في بناء سير عمل قابلة للتكرار باستخدام أدوات مثل Nextflow أو Snakemake، والراحة في العمل في بيئات Linux/سطر الأوامر.
6. مهارات إحصائية وكمية وتحليلية قوية.
7. قدرات اتصال كتابية وشفهية متميزة، مع القدرة على توثيق وشرح المفاهيم التقنية بوضوح.
8. سجل حافل في حل المشكلات العلمية الصارمة في المجال البيولوجي المعقد.

المؤهلات المُفضلة:

1. خبرة في سير عمل علم الأحياء المدعوم بالذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة أو قياس الأداء.
2. منشورات خاضعة لمراجعة الأقران، أو براءات اختراع، أو مساهمات في برمجيات المعلوماتية الحيوية مفتوحة المصدر.
3. خلفية في تحليل الخلية الواحدة، أو علم الأحياء الهيكلي، أو البروتيوميات، أو اكتشاف الأدوية.
4. التنبؤ/التخليق الرجعي.