Мы создаём международную HealthTech-платформу, которая объединяет лабораторные показатели, генетические данные, медицинскую историю, информацию с носимых устройств и данные об образе жизни человека.
Один из ключевых модулей продукта — интерпретация генетической информации. Пользователь может загрузить исходные генетические данные, после чего система должна структурировать их, определить значимые варианты и представить результаты в понятной, доказательной и безопасной форме.
Техническая инфраструктура и большие массивы правил уже собраны. Сейчас нам нужен эксперт, который поможет превратить генетические данные в качественный пользовательский продукт.
Главная задача
Спроектировать методологию геномного модуля: определить, какие генетические признаки действительно значимы, как оценивать уровень доказательности и как корректно интерпретировать результаты для пользователя и AI-системы.
Мы ищем не только исследователя, но и продуктово мыслящего специалиста, который умеет превращать научные данные в структурированные алгоритмы и требования для разработчиков.
Что предстоит делать
- провести аудит текущих источников, баз и правил интерпретации генетических данных;
- определить, какие данные и генетические варианты могут использоваться в продукте;
- разработать структуру геномного модуля;
- сформировать классификацию генетических признаков;
- разделить клинически значимые данные, wellness-информацию и исследовательские гипотезы;
- определять уровень доказательности генетических взаимосвязей;
- работать с интерпретацией вариантов, GWAS и полигенными рисками;
- проектировать правила объединения нескольких генетических признаков;
- учитывать ограничения исследований, популяционные различия и ancestry bias;
- формировать требования для data-, backend- и AI-команды;
- участвовать в разработке алгоритмов и контроле качества их реализации;
- проектировать понятное объяснение результатов для пользователя;
- исключать категоричные и недоказанные выводы;
- определять, как генетические данные могут сопоставляться с анализами, образом жизни и показателями носимых устройств;
- вести и актуализировать базу научных источников.
Какой результат мы ожидаем
В результате работы должна появиться понятная архитектура геномного модуля:
- классификация генетических данных;
- перечень используемых научных источников;
- система оценки доказательности;
- правила интерпретации генетических вариантов;
- логика расчёта комбинированных признаков;
- требования к обработке и хранению данных;
- понятный формат вывода информации пользователю;
- методология проверки качества результатов.
Вы нам подходите, если вы
- имеете образование в области биоинформатики, генетики, молекулярной биологии, computational biology или смежных направлений;
- практически работали с геномными данными;
- понимаете принципы интерпретации генетических вариантов;
- работали с научными и клиническими генетическими базами;
- понимаете GWAS, PRS и статистические ограничения генетических исследований;
- умеете оценивать качество и воспроизводимость научных данных;
- способны систематизировать большие объёмы информации;
- можете формулировать требования для разработчиков, аналитиков и AI-инженеров;
- умеете объяснять сложные генетические понятия простым языком;
- владеете английским языком на уровне работы с научной литературой.
Преимуществом будет:
- опыт работы в коммерческой генетике;
- участие в разработке генетического или медицинского цифрового продукта;
- опыт создания пайплайнов обработки геномных данных;
- опыт работы с клинической генетикой;
- понимание особенностей медицинского и пользовательского представления генетической информации.
Что предлагаем
- возможность спроектировать геномный модуль международного HealthTech-продукта;
- работу на стыке биоинформатики, AI, медицины и продуктовой разработки;
- доступ к большим массивам генетических правил и источников;
- взаимодействие с сильной командой разработчиков;
- прямое влияние на архитектуру продукта;
- удалённый формат;
- проектную или частичную занятость;
- объём проекта и вознаграждение обсуждаются индивидуально.
Что важно указать в сопроводительном письме
Пожалуйста, расскажите:
- С какими типами геномных данных вы работали?
- Какие базы, инструменты и пайплайны использовали?
- Есть ли опыт интерпретации вариантов, GWAS или расчёта полигенных рисков?
- Работали ли вы над коммерческим или пользовательским продуктом?
- Какой формат занятости и уровень вознаграждения рассматриваете?
Будем особенно рады кандидатам, которым интересно не только исследовать геномные данные, но и превращать их в понятный и полезный продукт.
Похожие вакансии
Высшее педагогическое или профильное образование, связанное с математикой. Опыт преподавания математики, опыт подготовки к ОГЭ и ЕГЭ будет преимуществом.
Опыт работы: обязателен опыт продаж в сфере металлообработки, производства металлоконструкций или порошковой покраски от 1–2 лет. Клиентская база: наличие...
Опыт продаж B2B – услуг. Интерес к деловым конференциям и аудитории руководителей. Знание CRM (Битрикс как плюс).
Высшее или неоконченное высшее образование по химии, материаловедению, инженерии или смежным направлениям. Готовность быстро обучаться и осваивать новые методики.
Имеете высшее медицинское образование. Работали врачом, медицинским методологом, медицинским советником или экспертом цифрового медицинского продукта. Хорошо разбираетесь в лабораторной диагностике...