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經(jīng)驗(yàn)要求：8年以上生物信息學(xué)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，5年以上云平臺(tái)架構(gòu)經(jīng)驗(yàn) 核心優(yōu)勢(shì)亮點(diǎn) 1.高性能計(jì)算與云平臺(tái)架構(gòu) - 主導(dǎo)搭建國(guó)家基因庫(kù)Hadoop/Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)、天津天河超算集群等，支持PB級(jí)數(shù)據(jù)計(jì)算 - 精通AWS/華為云等云平臺(tái)生信環(huán)境部署，實(shí)現(xiàn)動(dòng)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(yùn)行優(yōu)化思想，并有相關(guān)的案例。 3.獨(dú)立云平臺(tái)開發(fā)能力 - 從0到1構(gòu)建生信自動(dòng)化分析平臺(tái)。 崗位職責(zé) 4.云原生生信平臺(tái)架構(gòu) - 設(shè)計(jì)基于Kubernetes的分布式計(jì)算框架，支持AWS/Azure/GCP多云環(huán)境自動(dòng)擴(kuò)縮容 - 優(yōu)化Spark/Hadoop集群資源利用率，開發(fā)Serverless計(jì)算管道應(yīng)對(duì)突發(fā)任務(wù) 5.高性能算法開發(fā) - 主導(dǎo)基因組比對(duì)、變異檢測(cè)等核心算法研發(fā)，要求TB級(jí)數(shù)據(jù)處理時(shí)效性達(dá)小時(shí)級(jí) - 實(shí)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(jí)（需提供性能壓測(cè)報(bào)告） 6.工程化體系建設(shè) - 建立CI/CD自動(dòng)化測(cè)試體系，要求萬級(jí)QPS壓力下系統(tǒng)可用性≥99.99% - 制定代碼性能審查標(biāo)準(zhǔn)，將Big-O復(fù)雜度分析納入開發(fā)規(guī)范 7.技術(shù)攻堅(jiān)與團(tuán)隊(duì)賦能 - 解決EB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/計(jì)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(tuán)隊(duì)，輸出高性能計(jì)算最佳實(shí)踐手冊(cè) 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(biāo)背書 - 至少1個(gè)TB級(jí)數(shù)據(jù)優(yōu)化案例（如計(jì)算耗時(shí)壓縮50%+，單位成本下降40%+） - GitHub需展示性能攻堅(jiān)代碼（如開源工具加速模塊） 10.領(lǐng)域知識(shí) - 精通代謝組學(xué)，蛋白等多組學(xué)生信分析。