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經(jīng)驗要求：8年以上生物信息學(xué)開發(fā)經(jīng)驗，5年以上云平臺架構(gòu)經(jīng)驗
核心優(yōu)勢亮點
1.高性能計算與云平臺架構(gòu)
- 主導(dǎo)搭建國家基因庫Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)平臺、天津天河超算集群等，支持PB級數(shù)據(jù)計算
- 精通AWS/華為云等云平臺生信環(huán)境部署，實現(xiàn)動態(tài)資源調(diào)度與成本優(yōu)化
2.算法工程化與極致優(yōu)化
- 具備極致的程序運行優(yōu)化思想，并有相關(guān)的案例。
3.獨立云平臺開發(fā)能力
- 從0到1構(gòu)建生信自動化分析平臺。
崗位職責
4.云原生生信平臺架構(gòu)
- 設(shè)計基于Kubernetes的分布式計算框架，支持AWS/Azure/GCP多云環(huán)境自動擴縮容
- 優(yōu)化Spark/Hadoop集群資源利用率，開發(fā)Serverless計算管道應(yīng)對突發(fā)任務(wù)
5.高性能算法開發(fā)
- 主導(dǎo)基因組比對、變異檢測等核心算法研發(fā)，要求TB級數(shù)據(jù)處理時效性達小時級
- 實現(xiàn)Python/C 混合編程優(yōu)化，關(guān)鍵模塊響應(yīng)延遲控制在毫秒級（需提供性能壓測報告）
6.工程化體系建設(shè)
- 建立CI/CD自動化測試體系，要求萬級QPS壓力下系統(tǒng)可用性≥99.99%
- 制定代碼性能審查標準，將Big-O復(fù)雜度分析納入開發(fā)規(guī)范
7.技術(shù)攻堅與團隊賦能
- 解決EB級數(shù)據(jù)存儲/計算瓶頸，主導(dǎo)GPU加速、近似算法等前沿技術(shù)預(yù)研
- 培養(yǎng)3-5人技術(shù)團隊，輸出高性能計算最佳實踐手冊
硬性要求
8.技術(shù)棧深度
- 語言：Python（Cython/Numba優(yōu)化）
- 大數(shù)據(jù)：Hadoop/Spark/Flink，HBase/Redis
9.性能指標背書
- 至少1個TB級數(shù)據(jù)優(yōu)化案例（如計算耗時壓縮50% ，單位成本下降40% ）
- GitHub需展示性能攻堅代碼（如開源工具加速模塊）
10.領(lǐng)域知識
- 精通代謝組學(xué)，蛋白等多組學(xué)生信分析。