Тимирязевская улица
Обязанности:
-
1. Преподавание передовых дисциплин: молекулярная генетика, геномика, биоинформатика, методы геномной селеции и популяционная генетика животных.
2. Разработка и актуализация учебных курсов с использованием современных биологических баз данных и IT-инструментов.
3. Научно-исследовательская деятельность: анализ данных NGS (секвенирования нового поколения), поиск генетических маркеров, проведение GWAS (полногеномного поиска ассоциаций), транскриптомный анализ.
4. Создание, адаптация и поддержка биоинформатических пайплайнов для оценки племенной ценности и геномного анализа сельскохозяйственных животных.
5. Руководство междисциплинарными научными проектами, магистрантами и аспирантами на стыке биологии и Data Science.
6. Высокая публикационная активность в ведущих международных журналах
Требования:
-
Высшее образование и ученая степень (кандидат или доктор наук) в области молекулярной биологии, генетики, биоинформатики или вычислительной биологии.
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.
Условия:
-
Работа в ведущем аграрном вузе России с 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.