核心算法工程师

1.负责肿瘤类器官药物敏感性评估算法的设计、开发与实现，包括但不限于基于图像（形态学、荧光强度等）、细胞活力或其他生物指标的量化分析。探索和应用机器学习、深度学习等前沿技术，构建精准的药敏预测模型。

2.开发针对肿瘤类器官显微图像（明场、荧光等）的自动识别、分割、特征提取和量化分析算法。处理和分析高通量筛选产生的大规模图像数据。

3.整合分析类器官药敏数据与其他多组学数据（如基因组学、转录组学），探索药物反应的生物标志物。构建数学模型或统计模型，理解药物作用机制和预测药物疗效。

4.与中控软件工程师协作，将开发的算法模块集成到药敏工作站的分析软件中。为软件的测试、验证和部署提供算法层面的支持。编写清晰的算法设计、实现和验证文档。

5.踪肿瘤类器官、药物筛选、生物图像分析及机器学习领域的***进展和研究成果。探索新的算法和分析方法，持续提升药敏分析的准确性和智能化水平。

任职要求：

1.生物医学工程、计算机科学、生物信息学、应用数学、物理学、自动化或相关专业，硕士及以上学历（优秀本科生且具备丰富相关项目经验者亦可考虑）。

2.精通 Python 或 R 语言进行数据分析和建模；具备良好的C++编程能力者优先。熟悉常用的机器学习/深度学习框架（如 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）。具备扎实的数学基础和算法设计能力。

3.具备生物图像处理与分析经验者优先，特别是细胞、组织或类器官图像分析经验。熟悉OpenCV, Scikit-image, CellProfiler, ImageJ 等图像处理工具或库。具备生物信息学或药物研发数据分析经验者优先。有实际的机器学习/深度学习项目经验，特别是在医疗或生物领域的应用经验。了解肿瘤生物学或药理学基础知识者优先。

4.具备优秀的科研能力和创新意识，能够独立开展研究工作。具备良好的数据敏感性和逻辑分析能力。具备良好的沟通能力和团队合作精神。具备英文文献阅读和理解能力。