Analiza danych NGS, w tym identyfikacja genów o różnicowej ekspresji, rekonstrukcja sieci regulatorowych genów oraz wyznaczanie miejsc wiązania czynników transkrypcyjnych.
Analiza obrazów, obejmująca m.in. segmentację oraz zastosowanie metod uczenia maszynowego.
Wspieranie zespołu AI w implementacji modelu cyfrowego bliźniaka.
Udział w przygotowywaniu publikacji naukowych.
Nasze wymagania
Stopień doktora w dziedzinie nauk biologicznych, chemicznych lub pokrewnych.
Dobra znajomość analizy danych NGS, w szczególności podstawowych narzędzi do mapowania sekwencji oraz pakietów do przetwarzania drugorzędowego, a także umiejętność programowania w języku R i/lub Python.
Doświadczenie w analizie danych scRNA-seq i pokrewnych.
Mile widziane doświadczenie w analizie obrazów i uczeniu maszynowym.
Znajomość języka angielskiego na poziomie umożliwiającym efektywną komunikację w międzynarodowym zespole, analizę literatury naukowej oraz przygotowywanie publikacji i raportów.