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崗位職責：

實驗室 IT 與 AI 集成 1.領導 AI 解決方案的開發(fā)與實施，優(yōu)化實驗室自動化和工作流管理。 2.設計并集成 AI 驅動的調度系統(tǒng)，提高實驗室時間管理與資源分配效率。 3.實施 AI 輔助質量控制算法，提升測序準確性和臨床數(shù)據(jù)可靠性。 4.與國際團隊及 CTO 緊密合作，確保 IT 與自動化戰(zhàn)略符合全球實驗室標準。 數(shù)據(jù)分析與計算方法 1.開發(fā)并應用機器學習模型，用于DNA 甲基化測序數(shù)據(jù)分析和臨床診斷。 2.實施自動化數(shù)據(jù)處理管道，進行大規(guī)模測序數(shù)據(jù)處理、錯誤校正和異常檢測。 3.應用 AI 方法優(yōu)化質量控制指標，提高實驗結果的可重復性。 4.與國際生物信息學和數(shù)據(jù)科學團隊協(xié)作，開發(fā)集成 AI 的數(shù)據(jù)分析流程。 與應用程序開發(fā)團隊協(xié)作 1.與應用程序開發(fā)團隊合作，利用AI 數(shù)據(jù)挖掘和自然語言處理（NLP）技術分析患者問卷。 2.開發(fā)預測模型，結合問卷數(shù)據(jù)與臨床生物標志物，提高患者分類和個性化診療。 基礎設施與系統(tǒng)集成 1.確保 AI 工具與實驗室信息管理系統(tǒng)（LIMS）、測序平臺及臨床數(shù)據(jù)庫的無縫集成。 2.優(yōu)化云計算及本地服務器存儲解決方案，支持高通量測序和臨床數(shù)據(jù)管理。 3.與 CTO 和國際 IT 團隊協(xié)作，開發(fā)可擴展的 AI 和自動化框架。 研究與創(chuàng)新 1.跟蹤最新的 AI 方法，應用于計算生物學、生物信息學和臨床數(shù)據(jù)科學。 2.在國際同行評審期刊發(fā)表研究成果，并參加科學會議。 3.參與與 CTO 及全球合作者的國際會議，確保 AI 戰(zhàn)略符合公司整體發(fā)展目標。

任職要求：

教育與技術專長 1.計算機科學、人工智能、生物信息學、計算生物學或相關領域的博士學位。 2.具有機器學習、深度學習及 AI 在生物或臨床數(shù)據(jù)分析領域的應用經(jīng)驗。 3.精通Python、R、SQL，并具備TensorFlow、PyTorch 或 Scikit-Learn 相關經(jīng)驗。 數(shù)據(jù)科學與分析技能 1.在基因組數(shù)據(jù)分析，特別是 DNA 甲基化測序數(shù)據(jù)分析方面具有豐富經(jīng)驗。 2.熟悉統(tǒng)計建模、AI 賦能的質量控制和臨床診斷預測分析。 3.具備自然語言處理（NLP）技術經(jīng)驗，用于患者問卷數(shù)據(jù)分析。 基礎設施與 IT 技能 1.具有云計算（AWS、Google Cloud 或 Azure）及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的經(jīng)驗。 2.了解實驗室信息管理系統(tǒng)（LIMS）集成、實驗室自動化及工作流管理軟件。 軟技能與語言要求 1.流利的英文和普通話（書面及口語），能有效與國際團隊溝通協(xié)作。 2.卓越的問題解決能力，能夠獨立開展工作并領導 IT/AI 相關項目。 3.出色的團隊合作與領導能力，能與科學家、工程師及開發(fā)人員緊密合作。 4.能夠清晰地向 CTO 及國際團隊傳達 AI 及自動化戰(zhàn)略。