經驗要求：8年以上生物信息學開發經驗，5年以上云平臺架構經驗 核心優勢亮點 1.高性能計算與云平臺架構 - 主導搭建國家基因庫Hadoop/Spark大數據平臺、天津天河超算集群等，支持PB級數據計算 - 精通AWS/華為云等云平臺生信環境部署，實現動態資源調度與成本優化 2.算法工程化與極致優化 - 具備極致的程序運行優化思想，并有相關的案例。 3.獨立云平臺開發能力 - 從0到1構建生信自動化分析平臺。 崗位職責 4.云原生生信平臺架構 - 設計基于Kubernetes的分布式計算框架，支持AWS/Azure/GCP多云環境自動擴縮容 - 優化Spark/Hadoop集群資源利用率，開發Serverless計算管道應對突發任務 5.高性能算法開發 - 主導基因組比對、變異檢測等核心算法研發，要求TB級數據處理時效性達小時級 - 實現Python/C++混合編程優化，關鍵模塊響應延遲控制在毫秒級（需提供性能壓測報告） 6.工程化體系建設 - 建立CI/CD自動化測試體系，要求萬級QPS壓力下系統可用性≥99.99% - 制定代碼性能審查標準，將Big-O復雜度分析納入開發規范 7.技術攻堅與團隊賦能 - 解決EB級數據存儲/計算瓶頸，主導GPU加速、近似算法等前沿技術預研 - 培養3-5人技術團隊，輸出高性能計算最佳實踐手冊 硬性要求 8.技術棧深度 - 語言：Python（Cython/Numba優化） - 大數據：Hadoop/Spark/Flink，HBase/Redis 9.性能指標背書 - 至少1個TB級數據優化案例（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.領域知識 - 精通代謝組學，蛋白等多組學生信分析。