Computational Biologist – Single-Cell Genomics

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 jour

🗽 New York – Distant

🗽 New York – Remote

💵 $60 - $90 / heure

⏱ Temps Partiel

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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24-MAG

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2 - 10 employés

🤝 B2B

💼 Conseil

B2B • Consulting

24-MAG est une entreprise spécialisée dans la stratégie commerciale et l'exécution qui aide les organisations B2B à concevoir et mettre en œuvre des systèmes, des flux de travail et des rythmes opérationnels pour les ventes, la gestion client et les projets transversaux. Elle se concentre sur la transformation de processus dispersés en fonctions commerciales alignées, mesurables et évolutives, couvrant la structure du pipeline, les cadres de gestion de comptes, et la discipline opérationnelle pour les équipes recherchant une croissance efficiente et intentionnelle.

Description

• Design original graduate-level computational problems in bioinformatics and single-cell genomics • Develop tasks based on realistic research workflows and biological datasets • Create multi-step problems requiring scientific interpretation and computational reasoning • Produce reproducible tasks with clearly defined inputs, expected outputs, and validation criteria • Refine task difficulty based on testing and feedback • Develop single-cell RNA-seq problems involving preprocessing, quality control, dimensionality reduction, clustering, cell-type annotation, and downstream analysis • Design trajectory and dynamic-analysis problems involving pseudotime, cellular trajectory inference, scVelo, RNA velocity, and dynamic-state analysis • Develop spatial-transcriptomics problems involving spatially resolved gene-expression data, spatially variable genes, and neighbourhood analysis • Create multi-omic integration workflows and assess batch effects, biological variation, and integration quality • Develop topological data-analysis problems using persistence-based workflows and interpret topological structure in high-dimensional biological datasets • Write computational problem setups, oracle functions, and solution validators in Python • Verify numerical and biological correctness of expected outputs • Identify software limitations, computational edge cases, and analytical failure modes • Document assumptions, dependencies, parameters, and validation logic • Test tasks against advanced systems and refine prompts, constraints, datasets, and expected outputs • Determine whether problems require genuine scientific reasoning rather than surface-level pattern matching

🎯 Exigences

• Master's degree, PhD, or equivalent research experience in Bioinformatics, Computational Biology, Genomics, Systems Biology, or a closely related STEM discipline • Strong hands-on experience with single-cell genomics and computational biological analysis • Proven proficiency with specialised tools such as Scanpy, scVelo, Squidpy, GUDHI, or comparable scientific software • Experience applying these tools to real research or professional projects • Strong understanding of single-cell RNA-seq analysis, trajectory inference, spatial transcriptomics, or multi-omic integration • Strong Python programming skills • Ability to design rigorous computational problems and independently validate solutions • Comfortable working in Linux and terminal-based environments • Work must be completed without using confidential or proprietary information belonging to any employer, client, institution, or other third party • H1-B and STEM OPT support is unavailable for this engagement

🏖️ Avantages

• Flexible scheduling based on project requirements • Fully remote work • Part-time independent contractor engagement • Potential project extensions based on project needs and performance