岗位职责：
1.负责运用深度学习方法，开发应用于pMHC亲和性预测、新抗原免疫原性预测和TCR序列设计的机器学习模型；
2.负责分析处理公司内部的多种高通量组学数据，并整合公共数据库资源，为公司的个性化核酸药物和TCR-T等在研项目提供生物信息学分析服务；
3.负责数据的统计分析和可视化工作，准备分析报告；
4.根据需求开发、优化和维护生物信息分析流程；
5.完成上级交办的其他工作。
任职要求：
1.人工智能、计算机、概率统计、生物信息学、基因组学等相关方向专业统招毕业生，原则上要求博士学历，硕士学历能力突出者亦可考虑；
2.熟悉经典机器学习算法（如SVM、GBDT等）与深度学习模型（如CNN、Transformer、BERT等），对机器学习模型训练和调优有较为丰富的经验，PyTorch和Tensorflow库中至少熟悉一种，对集成学习及XGBoost库有所了解者优先考虑；
3.1年以上高通量测序数据生信分析经验，掌握常用生物信息学工具软件和数据库的使用，新抗原预测、TCR/抗体序列分析、癌症基因组、单细胞转录组、蛋白质质谱等任一领域有经验者优先考虑；
4.具有良好的编程能力， R和Python编程语言中至少熟练掌握一种，对其它通用编程语言（如Java）或对工作流语言（如WDL、 Nextflow、 CWL等）有所了解者优先考虑；
5.熟悉UNIX/Linux系统、高性能计算集群HPC、云计算者优先考虑。