粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）智能医学研究中心潘翠萍课题组拟招聘计算生物学、生物信息学、生物统计学、群体遗传学、基因组科学、流行性病学、计算机科学、机器学习、大数据科学等背景的博士后3名，出站将获得复旦大学生物学科博士后证书。

【课题组介绍】

潘翠萍，课题组组长，2008年博士毕业于德国马普生物化学研究所Matthias Mann实验室，2010-2014在美国斯坦福大学遗传系Michael Snyder实验室任博士后，2014-2020年在美国VA Palo Alto医院工作，任生物信息学主任。2021年，全职加入粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）智能医学中心组建生医智算（Intelligent Computing in Biomedicine）实验室。课题组长在多组学、计算生物学、生物信息学、人群队列大数据、云计算等研究方面积累了丰富的经验，曾在Cell, Nature Biotechnology, Circulation, JAMA, Plos Computational Biology等杂志发表论文20篇。课题组将致力于用多组学技术、生物医学大数据、数据科学及数据工程等方法来统筹和融合多维度生物医学数据，以解析人类常见复杂疾病的发生发展机制，并发展人类复杂疾病的精准预测预防方法和个体化药物治疗方案。目前的研究重心为心血管代谢疾病、免疫疾病、癌症和生殖健康。

【研究院介绍】

粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）（Greater Bay Area Institute of Precision Medicine (Guangzhou）是是在广东省科技厅、广州市、广州南沙区、复旦大学和中国联和健康产业集团有限公司五方共同支持下，由广州市人民政府、广州南沙经济技术开发区管委会和复旦大学共同举办的省属事业单位，坐落于粤港澳大湾区地理几何中心的广州市南沙区。研究院由金力院士领衔担任院长，林鑫华教授担任执行院长，围绕重大疾病精准防诊治研究，设立遗传疾病、肿瘤防治、神经疾病、老年健康4个研究所，健康医疗电子、智能医学、线粒体遗传与健康、类器官与再生医学、细胞治疗与免疫治疗、原创新药、精准诊断等8个研究中心，以及核酸组学、蛋白质组学、精准医学大数据等10个高水平公共技术服务平台。

【招聘职位】

现公开招聘3名博士后，出站将获得复旦大学生物学科博士后证书。我们也欢迎对课题组感兴趣的优秀本科生前来实习。

（一）岗位职责

• 搭建多组学数据分析流程，进行统计分析和知识发现；

• 开发多组学和表型组学大数据的融合和机器学习算法；

• 解析疾病机理，发现疾病早筛和分型标志物，评估治疗疗效等；

• 发表高水平学术论文，鼓励探索开发新的研究思路和方向。

（二）应聘条件

• 具有或即将获得计算生物学、生物信息学、统计遗传学、群体遗传学、基因组科学、统计学、计算机科学、机器学习、大数据科学等相关专业的博士学位；

• 熟悉组学的处理流程和分析方法，如基因组、转录组、表观遗传组、蛋白质组、代谢组或微生物组，或熟练掌握机器学习算法，有较强的数据敏感性；

• 擅长至少一种常用的编程语言（R,Python,C,C++,JAVA等），熟悉Unix/Linux操作环境；

• 具备优秀的英文读写和表达能力，以第一或通讯作者（含共同）身份在相关领域发表过SCI论文；

• 诚信踏实、责任心强，具备良好的学术道德、学习能力、沟通能力和团队协作精神；

• 拥有以下经验的申请人优先：统计遗传学分析、统计算法开发、表观基因组学分析、癌症组学分析、个体基因组解析、组学多维度数据融合、单细胞测序分析或空间组学分析等。

（三）岗位待遇

• 博士后聘用期两年，年薪35万以上，其中包含每月3000元的住房补贴；博士后申请到的外部人才待遇可叠加，特别优秀的年薪最高可达60万；

• 提供充足科研经费和一流的科研平台，根据工作能力和贡献发放相应补贴与绩效奖励；

• 鼓励申请国家自然科学基金、博士后基金、广东省、广州市和南沙区各种人才资助计划等各类项目；

• 按标准缴纳五险一金，提供带薪年假等全方位福利，协助解决住房、子女入学及健康保障等问题；

• 其它福利待遇参照粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）相关规定执行。

（四）应聘方式

欢迎所有符合条件的人员申请。申请人请将以下材料通过电子邮件发送至以下邮箱：hr@ipm-gba.org.cn（付老师），邮件标题请注明“应聘精准医研院-潘翠萍课题组-博士后-本人姓名”：

• 个人简历（包括学习经历，工作或科研经历，主要成就等）

• 申请信（包括研究方向与展望）

• 3位推荐人的姓名、职位以及联系方式

• 其它能够证明个人能力的补充材料

对符合条件的应聘者我们将尽快安排视频面试。

【组长寄语】

生物医学革命方兴未艾，创新技术层出不穷，过去20年间，对生物大分子的系统性测量以及医学大数据的广泛采集，极大地推动了生物医学探索往愈加广阔和纵深的方向发展。我的职业生涯成长于omics技术快速迭代成熟、大数据技术爆发的时期，见证了生命科学从低维到高维、从局部到全貌、从简单到复杂的拓展，并参与推动了精准医学的起步。往后，生物医学大数据的融合与智能计算必将为精准医学持续注入活力，我愿深耕这一领域，并诚邀您同行——欢迎广大热爱生命科学研究、有志于推动精准医疗、造福人民健康和改变世界的青年才俊加盟！