国家基因组科学数据中心工作好吗

Posted 2023-04-23

岗位职责：建设生命与健康多组学数据库系统，负责开展：生物数据整合、挖掘、解析等生信分析工作；生物信息数据审核、质控、注释等数据审编（curation）工作；建立遗传数据资源的分级获取、安全可控的数据管理系统。

　　任职条件：

　　1.具有生物信息学、基因组学、计算机科学、数学等相关专业硕士及以上学位。

　　2.熟悉多组学数据及其特点，具有多组学生信分析或数据审编经验、良好的英语读写及交流能力。

　　3.掌握生信数据分析流程操作，熟悉Linux，有Linux下脚本编程能力（例如：Python/Perl等）。

　　4.具有较强沟通能力和团队合作意识，身心健康。

　　（三）数据工程师/助理研究员

　　岗位职责：研发生命与健康大数据整合、分析与可视化交互的新技术、新方法、新工具以及Web应用系统，负责研发：生信数据分析流程、方法、工具和算法；数据库系统设计与实现；生物大数据云平台架构设计及开发；生物数据库搜索引擎和跨库检索分析。　　任职条件：

　　1.具有数理或计算机、生物信息学等相关专业硕士及以上学位。

　　2.精通Python或Perl或C/C++或Java编程语言。

3.具有扎实的计算机编程、概率统计、数学建模等基础，熟悉机器学习和AI技术与算法；或者，熟悉JSP、Servlet、JavaBean、AJAX等Web技术，熟悉Unix/Linux系统上的Web数据库设计和开发以及应用服务；或者，熟悉Hadoop/SPARK计算编程框架以及微服务、ES、NoSQL等技术。

　　4.具有较强沟通能力和团队合作意识，身心健康。

　　（四）特别研究助理/博士后

　　岗位职责：独立承担或协助完成分配的课题研究任务；协助制定课题计划及撰写研究论文，参与博士后/青年等科研基金申请；协助指导研究生，参与实验室日常事务管理。

　　任职条件：

　　1.近三年内获得生物信息学、基因组学、计算机科学等相关专业博士学位，或在申报时须已满足毕业要求的应届博士毕业生。

　　2.热爱科学研究，创新能力强，能独立开展科研工作。

3.具有良好的科学钻研精神和英文读写能力。 岗位职责：负责中心Web系统、数据平台及其相关软件工具的界面UI设计，设定移动端和PC端的整体界面UI和视觉风格，根据数据库特点及其用户使用方式，持续优化完善数据资源平台的图形界面。

　　任职条件：

　　1.具有相关专业硕士及以上学位。

　　2.精通用户体验设计流程和方法及其UI设计趋势，具有较强的设计创新能力。

3.熟悉html、CSS、javascript、JQuery等前端技术，及其移动端和PC端视觉设计规范。

4.掌握Photoshop、Illustrator、Flash等设计软件。

5.具有较强沟通能力和团队合作意识，身心健康。

二、薪酬待遇

1.根据研究所、中科院及国家相关规定享受相应薪酬待遇，缴纳五险一金。

　　2.具体待遇视个人研究背景和经历参考，优秀者待遇从优。

3.可协助为符合条件者办理进京落户手续；

　　4.鼓励个人发展，向优秀工作人员提供申请出国留学基金并到海外名校访问、深造等机会；

5.协助和支持特别研究助理（博士后）申请国家和中科院的博士后人才项目（如国家博士后创新人才支持计划，中科院特别研究助理资助项目等）。、招聘办法及要求

应聘者请将以下材料电子版发送给[e-mail]，邮件主题请注明“姓名+应聘NGDC+应聘岗位编号（博士后请注明拟合作导师）”。

1. 个人简历（附照片）

2. 学位证书和论文成果等相关证明材料

3. 应聘特别研究助理（博士后）需另附研究计划和至少2名专家推荐信（其中一名须为申请人的博士导师）

本招聘启事长期有效，符合应聘条件者均可报名，招聘到合适人选为止。 参考技术A 国家基因组科学数据中心建设的GSA(组学原始数据归档库)成绩斐然,不仅数据量增长迅速,且数据的可用性、标准化等方面均与国际接轨,得到了国际权威 参考技术B 国家基因组科学数据中心”是国家科技资源共享服务平台,依托中国科学院北京基因组研究所建设。主要从事遗传资源数据、高通量基因测序数据等重大生物...

Python爬虫工作好做吗？爬虫工作发展前景如何呢？

 

为什么网上Python爬虫教程这么多，但是做爬虫的这么少呢？爬虫发展又该是如何呢？

我们来看看一篇深入前线的小哥的分析。

关于爬虫的技术要求：

爬虫掌握熟练的话，包括简单的mysql语句、html和css简单的知识以及最厉害的scrapy爬虫框架，基本上就可以去尝试海投一下爬虫岗位。

 

 

关于上面的问题，分两部分来说。

1、爬虫教程多：

确实，因为只考虑爬取逻辑的话，爬虫逻辑很简单，无非就是构造请求、发送请求、解析响应、获得数据四步，可能四行代码就搞定了。因为简单，而且获得的数据又很好展示，所以网上会有很多简单的爬虫教程。起个吸引眼球的名字，比如小姐姐、磁力链等等，下面留言的会有一大把，越简单的东西，门槛越低，自然教程越多了。

2、做爬虫的少：

其实业务上，爬虫的需求不少，但是专职做爬虫的却不多。

一方面，基础的爬虫简单，普通的开发都能通过很短时间的学习胜任简单的爬虫任务，我身边不少朋友，前后端数据分析AI工程师，时不时都会写点爬虫，因为如果不是完全靠数据驱动的公司，对于数据的需求并没那么大，并不需要专人专岗来写爬虫；

另一方面，大规模数据爬虫的技术难度成倍增加，对于复杂爬虫而言，如何进行大规模数据的爬取和存储，或者如何绕过复杂的认证，这都不是容易搞定的，需要熟悉分布式的架构和使用、网络底层协议、各类网站前后端架构及数据加密方式、甚至要有网络安全攻防的功底，网上的基础教程哪会教你这些。

很多人看不起爬虫这个活，甚至在我当初找工作面试的时候，也有面试官问我：“如果很多时候，你的工作只是应对对方网站页面结构的变化，不断修改解析代码，你还会觉得这个事情有意思吗？”

可现在，当我工作了近一年，回想起这段时间的工作，却一点也不觉得乏味：加密数据不好拿，别人可能就通过模拟浏览器来拿数据，我就非得人肉debug，从混淆代码里找到加密js，改写成python来执行；网页数据不好抓，我用手机抓包，走websocket协议来拉数据；

一台服务器带宽占满，我设计分布式爬虫，自己设计集群方案，开多台服务器并行爬数据；平时运维看日志麻烦，我自己写一个交互式的网页来监控手下爬虫运行情况。

每一次攻破对方的反爬系统，每一次优化代码，每一次看自己设计的方案获得了更好的效果，都能给我带来非凡愉悦，爬虫只是网络数据的搬运工，但是同样是搬运工，有人用手，有的人推起车，有的人却能开起飞机；只要有心，通过最简单的爬虫工作一样能够丰富自己的技术栈。

此外，爬虫工作很大一部分时间是在维护代码，查看数据是否成功爬下。这样的工作：首先，给你提供了很多时间用来学习，其次，你又能直接面对第一手数据，为你学习数据分析数据挖掘提供很大的便利。

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