Заведующий кафедрой разведения, генетики и биотехнологии животных (Молекулярная генетика и биоинформ

1. Преподавание передовых дисциплин: молекулярная генетика, геномика, биоинформатика, методы геномной селекции и популяционная генетика животных.

2. Разработка и актуализация учебных курсов с использованием современных биологических баз данных и IT-инструментов.

3. Организационно-административное руководство кафедрой: координация работы профессорско-преподавательского состава, распределение учебной и методической нагрузки, контроль качества образовательного процесса.

4. Научно-исследовательская деятельность: анализ данных NGS (секвенирования нового поколения), поиск генетических маркеров, проведение GWAS (полногеномного поиска ассоциаций), транскриптомный анализ.

5. Создание, адаптация и поддержка биоинформатических пайплайнов для оценки племенной ценности и геномного анализа сельскохозяйственных животных.

6. Руководство междисциплинарными научными проектами, магистрантами и аспирантами на стыке биологии и Data Science.

7. Высокая публикационная активность в ведущих международных журналах.

8. Финансово-экономическое обеспечение деятельности кафедры: планирование бюджета, привлечение внебюджетного финансирования (гранты, государственные задания, коммерческие и хоздоговорные проекты).

9. Взаимодействие с администрацией университета, профильными ведомствами, индустриальными партнерами и работодателями для интеграции науки, образования и производства.

1. Высшее образование, ученая степень (доктор наук) в области молекулярной биологии, генетики, биоинформатики или вычислительной биологии, ученое звание (доцент или профессор).

2. Глубокое понимание молекулярно-генетических процессов и современных методов геномной оценки животных.

3. Уверенное владение языками и средами для анализа данных (R, Python, Bash), опыт работы в ОС Linux.

4. Опыт работы с инструментами анализа NGS-данных (GATK, SAMtools, PLINK и др.) и специализированными базами данных (NCBI, Ensembl, Animal QTLdb).

5. Навыки работы с большими массивами биологических данных (Big Data в генетике) и применения методов машинного обучения в селекции.

6. Наличие подтвержденного опыта публикации статей в рецензируемых международных изданиях.

7. Опыт организационно-управленческой работы в сфере высшего образования или науки (руководство коллективом, управление проектами).

1. Работа в ведущем аграрном вузе России с более чем 160-летней историей (РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева).

2. Доступ к современным молекулярно-генетическим лабораториям (ПЦР, выделение нуклеиновых кислот, пробоподготовка) и вычислительным кластерам (HPC) для обработки геномных данных.

3. Возможность участия в передовых государственных и коммерческих проектах по созданию генетических баз данных и импортозамещению в племенном животноводстве.

4. Полный рабочий день, пятидневная рабочая неделя.

5. Возможности для профессионального роста, участия в международных научных коллаборациях и конференциях.

6. Дружный коллектив, комфортные условия труда, социальный пакет и поддержка научных инициатив.

7. Дополнительное вознаграждение за публикацию статей в высококвартильных журналах (Q1-Q2), участие в грантовых проектах и выполнение хоздоговорных работ.