عالم بيانات رئيسي - الحوسبة وعلوم النظم الحيوية

لنُنجز هذا. لنغيّر العالم.
نحن نبحث عن عالم بيانات رئيسي موهوب لديه خبرة عميقة في علم الأحياء الحاسوبية للانضمام إلى فريق تكنولوجيات المعلوماتية الحيوية ضمن منظمة آريا في أمجين. آريا هي مجموعة متعددة التخصصات مدمجة في محرك الاكتشاف بشركة أمجين، وتطبق تقنيات رقمية متقدمة لتسريع الطريق من بداية الهدف حتى تطوير الدواء. داخل آريا، تطور تقنيات المعلوماتية الحيوية وتطبق أساليب حاسوبية مبتكرة تعزز تحديد الأهداف، التمييز الآلي، والتحقق المبكر، والاكتشاف العلاجي.
 

في هذا الدور، ستقود وتوسع قدرات الحوسبة وعلوم النظم الحيوية التي تدعم محرك الاكتشاف قبل السريري في أمجين، مع تركيز قوي على استخراج الرؤى من الجينوميات الوظيفية، والـ«مولتي مودال» أوميكس، وغيرها من مجموعات البيانات الحيوية عالية البعد. ستوفر القيادة العلمية والقيادة البشرية لفريق من علماء البيانات الذين يطبقون أساليب حوسبة متقدمة، إحصائية، وذكاء اصطناعي/تعلم آلي لتحديد أهداف علاجية، واكتشاف نمامبيرات، وصقل فرضيات المرض، وتوجيه الاستراتيجيات التجريبية عبر مرحلة البحث المبكر. يلعب هذا المنصب دوراً حاسمًا في تعزيز أسس البيانات لقيمة أمجين قبل السريرية من خلال رفع الصرامة التحليلية وتحسين تفسير البيانات البيولوجية المعقدة.

المرشح المثالي يجلب قدرة تحليلية قوية، وخبرة تقنية عميقة في علوم الحاسوب، وأسس نظرية قوية في الإحصاء المتقدم وأساليب التعلم الآلي. يجب أن accompanies هذه المهارات فهم قوي للبيولوجيا الجزيئية والجينومية الوظيفية، إلى جانب سجل حافل من البحث المبتكر والتعاوني الذي يتضح من خلال منشورات محكمة النظر."
المسؤوليات:

• إرشاد علماء البيانات الحيوية الشباب العاملين في الجينوميات الوظيفية وبيولوجيا الأمراض وتحليلات الأومكس المتعددة لدعم اكتشاف الهدف قبل السريري والتحقق المبكر.
• تطوير وتنفيذ وتطبيق أساليب حوسبة/AI/ML/إحصائية متقدمة وتح workflows لتحليل مجموعات بيانات أوميكس عالية الأبعاد متعددة النماذج بهدف تحديد الأهداف، وتوضيح الآليات، وتوليد فرضيات العلامة الحيوية.
• قيادة الابتكار في تصميم وتنفيذ التحليلات الحاسوبية لدعم فحوصات عالية الإنتاجية لرسم علاقات الجين-الظروف، وتحديد أولويات الأهداف المرشحة، وتوجيه المتابعة التجريبية.
• التعاون مع فرق الأحياء التجريبية والبحوث الترجامية لمواءمة التوقعات الحسابية مع السياق البيولوجي، وتوجيه تصميم الدراسات، وترجمة الرؤى الحسابية إلى فرضيات قبل السريرية قابلة للتنفيذ.
• تصميم وتنفيذ سير عمل حاسوبي لتقنيات الجينوم الوظيفي والمتعددة الأوميكس المتقدمة (مثل الخلية الواحدة، والمكان، والتسلسل طويل القراءة، والاطلالات والعمليات الافتراضية)، باستخدام أساليب AI/ML/التعلم العميق لمحاكاة الاستجابات الخلوية، واستخلاص الرؤى الميكانيكية، وتحديد فرضيات علاجية للتمهيد قبل الإكلينيكي.
• تعزيز ثقافة الابتكار العلمي والتعاون ضمن الفريق من خلال تشجيع حل المشكلات بشكل خلاق، والتعلم المستمر، وتبادل التخصصات، وإجراء تجارب قابلة لإعادة الإنتاج مع منهجيات حوسبة وأوميكس الناشئة.
• التواصل بنتائج المشاريع والتوصيات القائمة على البيانات مع أصحاب المصلحة وشركاء متعددة الوظائف.
• مراقبة ومراجعة وتفسير الأبحاث الحسابية المنشورة في مجال علم الأحياء الحاسوبي، والمعلوماتية الحيوية، وعلوم النظم.
   

ما المتوقع منك

نحن جميعاً مختلفون، ومع ذلك نستخدم جميعاً مساهماتنا الفريدة لخدمة المرضى. الباحث الديناميكي الذي نبحث عنه هو عالم يملك المؤهلات التالية.
 

درجة دكتوراه في علوم الحاسوب، علم البيانات الحيوي، علم الأحياء الحاسوبي الحاسوبي، المعلوماتية الحيوية، أو علم النظم; ويفضل مع تدريب ما بعد الدكتوراه وخبرة صناعية

درجة ماجستير و6+ سنوات من علم البيانات الحيوي، علم الأحياء الحاسوبي، المعلوماتية الحيوية، علم النظم أو مجال ذي صلة

درجة بكالوريوس وخبرة 8+ سنوات في علم البيانات الحيوي، علم الأحياء الحاسوبي، المعلوماتية الحيوية، علم النظم، أو مجال ذي صلة
 

• سجل مثبت من الإنتاجية العلمية في علم الأحياء الحاسوبي، المعلوماتية الحيوية، أو أبحاث ذات صلة.
• سجل في الإرشاد، قيادة الفريق أو الإشراف ضمن هيكل رسمي أو هيكلي، يفضل في بيئة متعددة التخصصات، للمساعدة في تطوير علماء شباب وتعزيز الابتكار والتعاون والصرامة العلمية ضمن فريق علم البيانات.
• خبرة مثبتة في العمل عند تقاطع علم الأحياء الحاسوبي، الجينوميات الوظيفية، واكتشاف الأدوية/الأبحاث قبل السريرية (مثل تحديد الأهداف، اكتشاف العلامات الحيوية، النمذجة الآلية).
• نجاح مثبت في تطبيق التعلم الآلي، التعلم العميق، النمذجة التوليدية، تحليل البيانات الطبوغرافية، أو الاستدلال السببي على أوميكس متعددة، الجينومات الوظيفية، الخلية الواحدة، المكان، أو بيانات التسلسل الطويل لتوليد فرضيات بيولوجية ذات مغزى.
• مهارات برمجة وعلوم البيانات قوية، تشمل الكفاءة في بايثون و/أو R؛ خبرة مثبتة في تحليل البيانات على نطاق واسع والبيانات البيولوجية عالية الأبعاد؛ والقدرة على العمل في بيئات الحوسبة عالية الأداء أو السحابية بموجب تدفقات عمل حديثة لعلم البيانات.
• الألفة مع البيولوجيا الجزيئية والمرضية، مع القدرة على وضعFindings الحسابية في سياق اكتشاف علاجي.
• مهارات تحليلية واتصال ممتازة، مع القدرة على استخراج النتائج وتقديمها بشكل واضح لمجموعة واسعة من الجمهور بدقة rigor and accuracy.
• مهارات شخصية وتعاونية قوية مع قدرة مثبتة على الازدهار في فرق عبر الوظائف وتقديم النتائج بفعالية لجمهور متنوع.
• إبداع، انفتاح، وشغف بالبحث، مع سجل مثبت لتطوير خوارزميات ونماذج مبتكرة من خلال منشورات مؤثرة أو براءات اختراع أو أدوات معتمدة على نطاق واسع.