[담당업무]

- 유전체, 전사체, 단백체 등 다중 오믹스(Multi-omics) 데이터 분석 및 해석
- 환자 임상정보와 오믹스 데이터를 연계한 이행성(Translational) 바이오인포매틱스 연구

- 임상 결과 및 오믹스 데이터를 활용한 바이오마커 및 예후·반응 예측 인자 발굴

- 머신러닝 기반 질병 예후 및 치료 반응 예측 모델 개발

- 바이오·임상 데이터 전처리, Feature Engineering, 모델 학습·검증 및 평가

- 바이오인포매틱스 및 머신러닝 분석을 위한 Python 기반 분석 파이프라인 개발 및 자동화

- 연구 결과의 통계적 검증, 시각화 및 논문화

[자격요건]

- 학력: 석사 이상 (생명정보학, 생물정보학 또는 관련 분야), 또는 이에 준하는 연구 역량 보유자

- 유전체, 전사체, 단백체 등 오믹스 데이터에 대한 이해 및 분석·해석 능력

- 환자 임상정보와 오믹스 데이터를 연계하여 분석할 수 있는 이행성 오믹스 분석 역량

- Python 기반 데이터 분석 및 프로그래밍 능력

- 머신러닝 알고리즘에 대한 이해와 모델 학습·평가 경험

- 데이터 전처리부터 모델링 및 결과 산출까지 머신러닝 분석 파이프라인을 구성할 수 있는 역량

[우대사항]

- LC-MS/MS 기반 단백체(Proteomics) 데이터 분석 경험

- NGS 기반 유전체(Genomics) 및 전사체(Transcriptomics) 데이터 분석 경험

- 암 또는 질환 관련 임상·오믹스 통합 분석 경험

- 임상정보와 오믹스 데이터를 활용한 예후 또는 치료 반응 바이오마커 발굴 연구 경험

- 생존분석, 환자 층화 또는 예후·치료 반응 예측 모델 개발 경험

- 머신러닝 또는 통계 모델의 외부 검증 및 성능 평가 경험

- SCI(E)급 논문의 제1저자 연구 및 논문 작성 경험

- 바이오인포매틱스 또는 AI 기반 신약개발/정밀의료 연구 경험