Люсиновская улица 35к7
Молодежная лаборатория пищевой метаинженерии ищет начинающего специалиста на стартовую должность исследователя. Лаборатория занимается формированием и анализом цифровых профилей пищевых систем для задач прослеживаемости, оценки качества и оптимизации утилизации пищевых потоков в логике циркулярной экономики. Тематика направлений деятельности лаборатории опирается на нацприоритеты в части продовольственной безопасности, снижения отходов и цифровизации пищевых технологий. В работе используется комбинация методологии цифрового профилирования в специализированных программных комплексах с экспериментальными данными для идентификации и мониторинга качества пищевых систем.
Обязанности
- Патентно-литературный обзор, систематизация данных и составление онтологии предметной области (сырье, готовая продукция, потоки отходов).
- Сбор, аннотирование и верификация экспериментальных и производственных данных для базы цифровых профилей пищевых систем.
- Лабораторные эксперименты с модельными пищевыми системами: подготовка проб, физико-химические измерения, протоколирование, воспроизводимость.
- Первичная аналитика: обработка данных в Python/R, статистика, построение базовых моделей классификации/регрессии.
- Участие в разработке и документировании прототипов ПО для идентификации/прослеживаемости (модули расчета рецептур, базы эталонных пищевых матриц, интерфейсы пользователя).
- Подготовка отчетных материалов, черновиков статей и тезисов, оформление данных и рисунков согласно требованиям журналов/конференций.
- Взаимодействие с промышленными партнерами по предоставлению данных и пилотным внедрениям систем идентификации.
Требования
- Образование: бакалавр/магистр по одному из направлений: пищевая биотехнология, химия/аналитика пищевых продуктов, хемоинформатика, биоинформатика/прикладная математика, автоматизация/ИТ в пищевых технологиях.
- Навыки лабораторной работы, пробоподготовка, метрология.
- Аналитика данных: базовое владение Python (pandas, numpy, matplotlib)/R/аналогичным статистическим пакетом, статистический анализ, знание основ баз данных.
- Понимание принципов верификации/валидации данных, воспроизводимости и контроля качества.
- Английский не ниже B1 для обработки мировой научной литературы.
- Самоорганизация, внимательность к деталям, готовность учиться.
Будет плюсом
- Опыт с инструментами ML (scikit-learn), Jupyter, Git.
- Знание основ протеомики/метаболомики или работы с омикс-данными.
- Опыт подготовки рукописей статей, постерных и устных докладов.
- Понимание нормативной базы по обращениям с пищевыми отходами.
- Ученая степень
Условия:
График работы 5/2 с 9:30 до 18:15 в пятницу с 9:30 до 17:00
Официальное трудоустройство
Заработная плата обсуждается по результатам собеседования, возможно примирование по результатам работы.
