我们正在寻找一位高度积极和经验丰富的数据科学家加入基因组学研究中心（GRC）的生物信息团队。AbbVie的GRC是生物信息学、功能基因组学和人类遗传学的卓越中心。GRC在所有研发领域都有工作，包括发现和临床开发，支持AbbVie的所有治疗领域以及多个其他功能，如过程科学、全球流行病学、搜索和评估以及企业战略。我们的团队致力于在成千上万个表型和数百万个个体的规模上识别和解释遗传信号，使遗传学从遗传学的角度对AbbVie的研发社区产生影响，并利用数据科学和机器学习最大化遗传学为AbbVie带来的价值。
理想的候选人将承担该团队不断增长的职责，包括在拥有超过100万个基因组的大型生物库研究中进行统计和机器学习分析，并将遗传学和现实世界数据整合用于药物靶标识别、疾病风险评估和患者分层。候选人应熟悉在大规模遗传数据上开发和改进数据分析工作流程，并熟悉当代数据可视化方法。有在生物技术和/或制药领域开发创新方法和应用人类遗传学的记录的候选人将被优先考虑。
主要职责：
· 为正在进行的合作提供分析支持，旨在利用遗传数据开发和改进新型治疗品的开发和制造流程。
· 与科学团队密切合作，对大型生物库中的遗传数据进行分析，并将结果有效地传达给具有各种背景和专业知识的受众。通过开发和维护工具和数据库，努力使遗传学知识更易于获取。
· 发现方法问题，并制定并实施整合遗传学和现实世界数据的创新解决方案。
· 跟踪遗传关联的最新方法和数据库的文献。
· 与生物信息工程师合作，将新开发的软件优化为可由其他生物信息学家执行的可重复的工作流，并培训其他科学家使用您开发的分析工作流程。
· 在外部会议上展示研究成果，并努力实现独立和合作出版物。
该职位的级别与经验相符。
资格要求：
基本要求：
· 统计遗传学、生物统计学、生物医学信息学、计算机科学、生物信息学或相关领域的博士学位，具备方法开发和实际应用的专业知识。
· 展示能够利用新算法和相关数据库开发和执行定制计算分析计划的能力。
· 能够总结分析结果并推导出与遗传数据相关的生物/临床解释。
· 在SQL、SQLite或MongoDB中进行数据库管理的经验。
· 出色的书面和口头沟通能力。
· 熟练掌握一种或多种相关编程语言，如R、Python、Java或C/C++。
· 熟练使用Unix环境和高性能分布式计算。
首选资格：
· 精通高级统计模型、可解释的机器学习或深度学习。
· 展示独立工作的研究能力，例如多特征全基因组关联研究（GWAS）、表型全基因组关联研究（PheWAS）在生物库中、共病研究以及电子健康记录（EHR）数据的利用。
· 使用和/或比较常用的遗传学/基因组学方法的经验（例如基因分型数据、全外显子测序、全基因组测序）。
· 为大规模数据分析比较或开发计算效率高的算法的经验。
· 在创新、团队合作、适应性、主动性和诚信方面有成熟的记录。
AbbVie的核心竞争力：
· 与同行和团队外的合作伙伴建立良好的关系，以实现更高的绩效。
· 快速学习，掌握“本质”，并在需要时迅速改变方向。
· 提高标准，对现状从不满足。
· 创造一个学习环境，接受建议和改进的实验。
· 拥抱他人的想法，培养创新并将创新管理到现实中。
关键领导能力：
· 与同行和团队外的合作伙伴建立良好的关系，以实现更高的绩效。
· 快速学习，掌握“本质”，并在需要时迅速改变方向。
· 提高标准，对现状从不满足。
· 创造一个学习环境，接受建议和改进的实验。
· 拥抱他人的想法，培养创新并将创新管理到现实中。
AbbVie致力于诚信经营、推动创新、改变生活、服务社区，并拥抱多样性和包容性。AbbVie的政策是雇用具备最大能力的合格人员，不因种族、肤色、宗教、国籍、年龄、性别（包括怀孕）、身体或精神残疾、医疗状况、遗传信息、性别认同或表达、性取向、婚姻状况、作为受保护的退伍军人或任何其他受法律保护的群体身份而歧视任何雇员或申请人。 
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