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招聘| 基因组所程时锋团队诚聘博士后、生物信息工程师、作物遗传育种专员

2021-10-26 12:00:00来源:

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基因组所介绍

 中国农业科学院深圳农业基因组研究所成立于2014年,由农业农村部、中国农业科学院和深圳市政府共同支持建设。基因组所通过整合生物学和大数据科学,来认识与利用农业生物基因组,服务全球农业生产。为此,基因组所成立了组学技术、合成生物学、植物基因组、动物基因组、生态基因组、食品科学等研究中心和相关技术平台。基因组所的长期愿景是致力于通过颠覆性创新来促进全球农业可持续发展,服务于个性化食品供给体系,并提升人类健康水平和农民社会地位!

 

程时锋课题组简介

程时锋团队主要从事植物比较进化基因组学、作物群体数量遗传学、关键性状遗传解析及主要麦类、豆类分子遗传育种等研究工作,发起和主持全球“谷-豆”基因组国际联盟协助组(http://www.g3rp.com/),并建立了以“小麦”和“豌豆”为标杆的禾本科及豆科模式研究对象。在围绕“植物是如何获得新性状及其遗传演化分子机制解析”这一科学问题中,从物种水平(Phylogenomics)、群体水平(Population Genetics)以及关键表型性状(如C4高光合、结瘤固氮等)的泛组学等不同时空维度中展开研究工作,建立起了植物基于性状(trait-based)的进化基因组学研究方法、作物群体基因-性状(gene-trait)关联和连锁基因发现和解析体系,并致力于基因组大数据指导下的作物品种改良及农业育种应用。

 

一、招聘需求

比较进化基因组学、生物信息学大数据研发博士后1名。
作物群体数量遗传学、生物信息学大数据研发博士后1名。
关键植物性状(如C3/C4、共生结瘤)实验进化方面博士后1名。
生物信息算法开发博士后1-2名。
生物信息工程师(生物信息学算法开发、基因组学深度学习)2名
作物遗传育种专员2名。

 

二、岗位职责

1. 生物信息工程师

基因组功能元件、序列模型预测深度学习算法、流程开发。
植物大规模系统比较进化基因组学大数据分析,方法构建。
作物群体基因组学与数量遗传学大数据分析,及基因发现方法。
开发群体基因组大的结构性变异(pan-sv)、泛基因(pan-genome),以及基于变异矩阵的全基因组关联分析(GWAS)方法。
利用深度学习等算法整合基因大数据,开发表征量化可视化方法,开发数据库,建设网站在线分析工具。

2. 作物遗传育种专员

作物田间实验设计、规划和管理。
作物表型鉴定、组织/核酸/材料提取等样本文库制备。
负责育种基地管理和育种项目实施,包括作物的田间杂交、材料管护、品种选育等育种相关工作。

 

三、应聘条件

1. 博士后

已获得博士学位,数学、计算机科学、数理统计、生物信息学、物理学、基因组学等相关专业。
熟练使用Linux系统,熟练掌握Perl、Python、R、C/C++、JAVA等编程语言两种及以上。
勤于思考,能独立开展课题研究,学术态度严谨,善于团队合作。
良好的沟通能力和中英文科研写作能力。
不超过35周岁,近3年在国际学术刊物以第一作者发表过或即将发表SCI论文。

2. 生物信息工程师

本科及以上学历,生物信息学或计算机专业。
熟练使用Linux系统,熟练掌握Perl、Python、R、C/C++、JAVA等编程语言两种及以上。
有相关工作经验者优先。

3. 作物遗传育种专员

本科及以上学历,育种相关专业,具有作物(小麦优先)育种相关的理论知识。
有一年以上作物育种(如作物品种的选育)工作经验优先考虑。
具有一定的计算机操作能力,能独立完成数据收集、录入和分析。
工作认真,有责任感,执行力强,工作效率高,有良好的沟通能力和团队协作能力。
英语写作和口语优秀者,优先考虑。

 

四、岗位待遇

1. 博士后

按照深圳市、大鹏新区相关规定,博士后在站期间享受在站博士后生活补贴,具体金额以政府最新规定为准。
按照研究所的相关规定提供博士后的工资、五险一金和绩效待遇。
符合条件的,可申请"博士后创新人才支持计划"、博士后国际交流计划派出项目、引进项目"、广东省海外博士后人才支持项目、中国农业科学院博士后"优农计划",在站期间可申报"中国农业科学院优秀博士后"评审,入选者给予奖金奖励。
博士后人员进站后,可选择落户深圳市,其配偶及未成年子女可办理随迁入户。
符合条件的博士后可申请评定专业技术资格。
深圳市对出站博士后留深工作、签订3年劳动合同的,给予30万元资助,用于科研投入或创业前期费用。
提供良好的工作环境和充足的研究经费,配备研究需要的设备和仪器,科研方向给予较高自由度。

2. 生物信息工程师&作物遗传育种专员

提供具有竞争力的薪资待遇,相关社会保险及公积金按照深圳市有关规定执行。
符合条件的可落户深圳,并且享受深圳市人才生活和租房补贴,具体金额以政府最新规定为准。
提供良好的工作环境、充足的科研经费、先进的科研平台。
表现优异者可推荐到国内外知名科研单位、院校深造学习,或开展国际前沿的科研交流合作活动。

 

五、申请方式

申请者请将个人简历(包含教育经历、研究经历、论文发表)、代表作和研究意向以电子邮件形式发送至:chengshifeng@caas.cn,邮件主题和材料压缩文件请注明“姓名+申请职位名称”。

我们会仔细分析并保密所有申请资料,并在收到申请的一个月内与初审合格者电话或E-mail联系,安排面试。资格审查未通过者,不再另行告知。

 

 

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