リサーチ フェロー – キングス カレッジ ロンドンのシニア バイオインフォマティシャンの仕事

仕事内容

生命科学・医学部は、FoLSM の応用バイオインフォマティクス ハブで働く、有能でダイナミックなシニア バイオインフォマティシャン リサーチ フェローを募集しています。 これは学際的な分野横断的なネットワークであり、さまざまな専門知識と要件を持つ学者、臨床医、およびスタッフを集めて、ビッグデータを含む画期的な研究をサポートおよび実施し、高レベルの教育プログラムを提供します。

これらのコアポストは、特定の研究プロジェクトにバイオインフォマティクスの専門知識を提供するだけでなく、学部内の能力開発をサポートします。 ポストホルダーは、健康に関連する共同学術研究において実績を証明していることが期待されます。 彼らは、持続可能な収益創出を可能にする助成金、出版物、バイオインフォマティクスワークショップの開発に貢献することが期待されています。 投稿者は、トランスクリプトミクス (単一細胞/核 RNAseq など) および/またはプロテオミクス、ハイスループット シーケンス解析 (メタゲノミクス、バルクおよび sc-RNAseq および EWAS など)、および/またはデータ統合、機械学習/AI の重要な経験を実証する必要があります。 必要なコーディング スキルには、BASH、R および/または Python、GIT、Matlab、高性能 Linux クラスターでの作業能力が含まれます。 投稿者は一連のデジタル リソース (コンテナ化されたパイプライン、トレーニング資料など) を作成します。これは、スキルの習得と定期的な分析をサポートし、大学院生と研究スタッフにデータ サイエンス/バイオインフォマティクスの質の高い教育を提供します。

この投稿は、バイオインフォマティクスの上級講師であるアレッサンドラ ヴィジランテ博士に報告し、非公式のレポート ラインは学部の研究および影響担当副学部長であるレイチェル トライブ教授に報告します。

学部について:

キングス カレッジ ロンドンの生命科学および医学部は、英国で最大かつ最も成功している研究および教育センターの 1 つです。 7 つの学校と 2 つの教育学校の 2000 人以上のスタッフと 5000 人の学生で構成されています。

新しい学際的なネットワークの本拠地である FoLSM 応用バイオインフォマティクス ハブは、ロンドン中心部のガイズ キャンパスにあります。 計算ゲノミクス、遺伝学、がんゲノミクス、免疫学、生殖生物学と子供の健康、心血管研究、神経生物学、進化生物学などのさまざまな研究分野に携わる研究者を集めることを目的として、学部全体にまたがる活気のある研究コミュニティの核として機能します。 、薬理学など。

このポストは、最初は2年間の有期契約として提供されます

これはフルタイムの投稿です

主要な責務

• プロジェクトの開発、研究活動の実施、関連するプロセスや手順に関する同僚とのコミュニケーションとサポートを含む、ハブのコア活動 (学術助成金によるコラボレーションやコンサルティング サービスなど) に対するバイオインフォマティクス サポートの提供

• キャパシティ ビルディング (大学院生とスタッフのトレーニング)

• 一連のデジタル ツールの開発 (パイプラインの構築)

• 医用画像データ、機械学習/AI、マルチオミクスに焦点を当てたプロジェクト開発のためのバイオインフォマティクスコンサルティング

• 出版物への学術的インプット

• 短期コースと教材の開発

• 関連する教育および学習プログラムとワークショップへの貢献を含む、アウトリーチと関与

• 大学院研究生の監督

• 関連する研究のための資金を確保するプロセスへの貢献

• 学部全体で積極的に協力し、生産的な協力関係を築き、関連するネットワークに参加する

上記の責任のリストは網羅的ではない場合があり、ポスト ホルダーは、ポストの範囲と等級付けの範囲内で合理的に期待されるタスクと責任を引き受ける必要があります。

スキル、知識、経験

必須基準

1. バイオインフォマティクス/計算生物学、または関連分野での博士号または同等の経験

2.生命科学部および医学部に関連する生物学の分野における実証済みの研究経験

3. ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 環境での作業能力と、ファイル システム、データ管理、GIT などの経験

4. R/Python、BASH、Matlab を使用した関連するプログラミング言語での実証可能な経験

5. トランスクリプトミクス/プロテオミクスおよび/または次世代シーケンス アプローチ (イルミナおよびナノポア) に関する十分な知識と理解

6.生物学的データセット、機械学習、統計分析を含む、ビッグデータおよびデータ統合方法に関する実証可能な専門知識。

7. 指導経験

8. 優れたコミュニケーション (書面および口頭)、時間管理、組織力、プレッシャーの下で働き、締め切りを守る能力

9. 査読出版またはレポート用に高品質の論文を書き、会議または会議で研究を発表した証拠

10. 大規模な共同研究チームでの作業および/または複数のプロジェクトでの作業経験

望ましい基準

11. 研究プロジェクトの設計と開発における経験。これには、助成金申請書と資金提供提案の作成と提出への貢献が含まれます。

12. 新しいトレーニングコースを設計し、実施する能力

13.データカーペントリー認定インストラクター

14. 単一細胞トランスクリプトミクス、空間トランスクリプトミクス、および/またはパイプライン ソフトウェア (Nextflow / Snakemake) の経験

15. プロジェクトの監督経験 (例: MSc/PhD)

さらに詳しい情報

選考プロセスには、教育と研究のスキルを示すプレゼンテーション、パネルインタビュー、利害関係者の会議が含まれます。

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