Darba iespējas

RSU Bioinformātikas grupa vienmēr meklē talantīgus un ļoti motivētus pēcdoktorantus, kas būtu gatavi pievienotos mūsu komandai!

Kandidāta profils

• Veiksmīgiem kandidātiem jābūt ieguvušiem doktora grādu Bioinformātikā, (Bio)-Statistikā, (Skaitļošanas) Bioloģijā, Datorzinātnēs, Matemātikā vai citā līdzvērtīgā nozarē
• Datorprogrammēšanas prasmes (Bash, Python/Perl/Julia vai Java, un R) ir obligātas
• Papildus, jābūt pazīstamiem ar darbplūsmu pārvaldības sistēmām (WDL, CWL, Nextflow, Snakemake) un konteinerizāciju (Docker, Singularity)
• Nepieciešama iepriekšēja pieredze ar Linux OS, augstas veiktspējas skaitļošanu (HPC), un/vai mākoņserveru platformām (AWS, DNAnexus)
• Būtiska ir spēcīga afinitāte pret DevOps inženierijas praksēm, tostarp sadarbspējīgu rīku un darbplūsmu izveidi, uzturēšanu, automatizāciju un optimizāciju
• Pamata izpratne molekulārajā bioloģijā un omikas tehnoloģijās, piemēram, genoma, transkriptoma/RNA-seq, proteoma, metaboloma un/vai mikrobioma profilēšanā ir priekšrocība
• Iepriekšēja pieredze multi-omikas (piemēram, genoma, transkriptoma/RNS-sek, proteoma, metaboloma un/vai mikrobioma) datu apstrādē un integrācijā ar klīniskiem datiem (ieskaitot medicīniskos attēlus), izmantojot mašīnmācīšanās un/vai uz tīkliem balstītas pieejas arī ir pluss
• Kandidātiem jābūt labam avota koda (piemēram, GitHub) un/vai zinātnisku publikāciju sarakstam, kā redzams CV
• Nepieciešamas izcilas rakstiskas un mutiskas komunikācijas prasmes angļu valodā
• Ideālie kandidāti ir komandas spēlētāji ar labi attīstītām analītiskām problēmu risināšanas prasmēm (trial and error) un starpnozaru (out-of-the-box) domāšanu. Tomēr jābūt spējīgiem arī strādāt patstāvīgi, uzņemties iniciatīvu un jābūt stiprām organizatoriskām prasmēm
• Visbeidzot, nepieciešamas izteiktas pedagoģiskās prasmes, lai efektīvi izglītotu un vadītu citus komandas locekļus

Darba apraksts

• Izglītot un apmācīt mazāk pieredzējušus komandas locekļus, lai tie
  • veiktu bioinformātikas analīzi multi-omikas (piemēram, genoma, transkriptoma/RNS-sek, proteoma, metaboloma un/vai mikrobioma) datiem un integrāciju ar klīniskiem datiem (ieskaitot medicīniskos attēlus), izmantojot mašīnmācīšanās un/vai uz tīkliem balstītas pieejas,
  • īstenotu DevOps inženierijas praksi, tostarp sadarbspējīgu rīku un darbplūsmu izveidi, uzturēšanu, automatizāciju un optimizāciju;
• iesaistīties datu apstrādes infrastruktūras veidošanā un uzturēšanā;
• piedalīties projektu konsorciju un RSU Bioinformatikas grupas zinātniskajās diskusijās;
• zinātnisko projektu pieteikumu un publikāciju gatavošana.

Kā pieteikties

Lūdzu, iesniedziet šādus dokumentus (apvienotus vienā PDF dokumentā) uz cvrsu[pnkts]lv un baiba[pnkts]vilnersu[pnkts]lv:

• detalizēts CV,
• motivācijas vēstule, kas īsi apraksta jūsu iepriekšējo pētniecības pieredzi un nākotnes redzējumu,
• diplomu kopijas,
• vismaz divu referentu vārdi un kontaktinformācija.