中国化工
Research Data Specialist
Research Data Specialist
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据工程
Hpc
Sql
数据工程
生物信息学
AI 估算 · 25k–40k
高级数据专家岗位，要求硕士5年+经验，技术栈涵盖HPC、云平台，薪资竞争力强，参考北京市场水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责先正达生物科技（中国）有限公司生物信息学团队的数据系统管理与架构，支撑中国种子研发
工作内容包括HPC集群与云平台运维、生物数据与代码生命周期管理、数据管道集成以及跨部门协作培训
您将优化数据流、构建可扩展存储方案，确保高性能计算系统稳健，以加速数据驱动的作物生物技术研究
最低要求
知识：
o 熟悉现代数据存储、数据仓库和云计算平台（如 AWS S3/EC2、Snowflake 或同等企业系统）
o 深入了解 Linux/Unix 操作系统、高性能计算（HPC）集群环境（如 Slurm、SGE）及作业调度机制
o 理解数据库系统（SQL）和数据工程工作流，用于管理结构化和非结构化数据
o 了解常见的高通量生物数据类型
具有植物生物学、生物技术研究和生物实验流程背景者优先
教育与经验：
o 生物信息学、计算生物学、计算机科学、数据工程、信息技术或相关定量学科的博士或硕士学位
o 博士需3年以上，硕士需5年以上在学术或工业研究环境中管理高通量数据、HPC集群或企业云数据架构的经验
o 有管理大规模数据集、构建数据管道和建立代码仓库架构的成功经验
o 有云基础设施（Snowflake 或同等平台）的实际操作经验
o 有农业、生物技术、生命科学或相关研究密集型行业经验者优先
能力：
o 精通 Python、Bash/Shell 脚本和 SQL，具备良好的软件开发实践（版本控制、容器化、文档编写）
o 具备在 HPC 集群服务器和现代云平台（AWS、Snowflake）之间架构、迁移和优化数据工作流的能力
o 具备较强的问题解决能力，注重数据治理、数据完整性和可复现的计算研究
o 能够向实验科学家和非技术利益相关者有效传达复杂的技术、云和计算基础设施概念
o 具备在生物信息学、软件工程和实验室团队之间建立高效跨职能协作的能力
o 优秀的英语书面和口头表达能力
工作职责
HPC 与云平台运维：管理、配置和优化高性能计算（HPC）集群环境和云数据仓库，确保大规模生物数据集的无缝存储、检索和分析
监控系统性能、计算资源和数据存储成本，以优化资源利用
生物数据与代码生命周期管理：系统性地管理、整理和版本化生物实验数据（如基因组、RNA-seq 数据）以及配套的生物信息学软件、脚本和流程
为研究团队建立标准化的代码仓库、版本控制流程和文档最佳实践
流程支持与集成：与生物信息学流程开发人员、数据科学家和实验研究团队紧密合作，简化数据摄取、预处理和自动化分析流程
确保来自多组学平台和实验分析的数据被无缝传输、验证并格式化以供分析使用
跨职能协作与技术培训：与本地和全球的 IT、AI 工程和生物信息学团队合作，统一数据存储和计算标准
为研究科学家提供数据提交协议、云使用、HPC 作业调度和脚本版本控制方面的培训与操作支持
持续评估新兴的云存储解决方案、分布式计算框架和数据库架构（如 Snowflake、AWS 云原生服务、图数据库），以现代化先正达的生物数据基础设施并保持技术优势
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作涉及HPC、云平台、数据工程等多项前沿技术，能显著提升个人技术栈的深度和广度
- 公司平台大，资源丰富，有完善的培训体系和跨团队协作机会，有利于长期职业发展
- 跨部门协作频繁，需要与不同背景的科学家和工程师沟通，对沟通能力要求高
缺点 / 挑战
- 加入全球领先的农业科技公司，参与前沿的作物生物技术研究，具有较高的行业影响力
- 岗位要求较高，需要同时掌握HPC、云平台和生物数据知识，学习曲线陡峭
- 作为跨国企业，可能面临全球化协作的时差问题，且对英语能力有较高要求
- 适合具备扎实数据工程和云平台经验，对生物技术领域有浓厚兴趣，并希望在大型跨国平台中挑战复杂技术问题的资深技术专家
角色解读
- 可向生物信息学架构师或数据工程专家方向发展，主导更大规模的数据平台建设
- 可晋升为技术团队负责人或研发经理，管理数据工程和生物信息团队
- 在农业科技领域积累深厚经验，有机会成为行业内的数据战略专家
- 负责生物信息学团队的数据系统架构与管理，包括HPC集群和云平台（如AWS、Snowflake）的运维与优化
- 管理生物实验数据（如基因组、RNA-seq）和代码的完整生命周期，包括版本控制、文档化和标准化
- 与生物信息学、数据科学和实验团队紧密合作，优化数据流和自动化分析流程，确保数据质量与可复现性
- 为科研人员提供技术培训，并评估新兴技术以推动数据基础设施的现代化
- 精通HPC集群管理（如Slurm、SGE）和Linux/Unix系统，具备作业调度和性能优化能力
- 熟悉云平台（AWS、Snowflake）和数据仓库技术，能设计可扩展的数据存储方案
- 熟练掌握Python、Bash/Shell和SQL，具备良好的软件开发实践（版本控制、容器化）
- 具备出色的跨部门沟通能力，能将复杂技术概念清晰传达给非技术背景的科学家
申请策略
- 在申请前，深入了解先正达在农业科技领域的业务和研发方向，在面试中展现对行业的热情
- 准备一个关于数据平台架构或优化的成功案例，展示你的问题解决能力和技术深度
- 突出HPC集群和云平台（如AWS、Snowflake）的架构设计与运维经验，用具体项目和数据量化成果
- 强调生物数据（如基因组、RNA-seq）处理经验，展示对生物信息学领域的理解
- 详细描述数据管道、代码仓库和版本控制系统的建设案例，体现数据治理能力
- 展示跨团队协作和培训经验，体现沟通和领导力
- 熟悉主流云服务（AWS、Snowflake）的架构和最佳实践，可考取相关认证
- 了解生物信息学常用工具和流程，如Nextflow、Snakemake，提升领域知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为类问题，突出你的技术决策和影响力
- 在回答技术问题时，先阐述问题背景，再说明技术选型和架构设计思路，最后总结效果和反思
- 在沟通类问题中，强调你如何根据受众调整沟通方式，并举例说明成功案例
- 请描述一次你设计或优化HPC集群或云数据平台的经历，遇到了哪些挑战？
- 如何确保大规模生物数据的完整性和可复现性？
- 你如何向非技术背景的科研人员解释复杂的技术概念？
- 请举例说明你如何与跨职能团队（如生物信息学家、实验科学家）协作完成一个项目
- 你对先正达或农业生物技术行业的数据挑战有何理解？
职位点评
72
综合评分
跨国农业科技巨头，前沿技术栈，发展空间大，但工作地点固定且WLB信息不明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合以技术成长和职业发展为核心动机，对农业科技有热情，并能接受现场办公的资深数据专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位提供具有竞争力的薪酬和福利，但具体薪资未在JD中明确，需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
该职位涉及HPC、云平台、数据工程等前沿技术，并提供跨团队协作和培训机会，对技能成长和职业发展有显著促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈HPC、AWS、Snowflake、Python、Bash、SQL、Linux、Slurm、数据工程、生物信息学
成长机会Technical Training、training、operational support
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
该职位要求现场办公，工作地点在北京市昌平区，可能通勤时间较长。JD中未提及弹性工作安排。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
该职位服务于农业科技研发，对推动可持续农业和粮食安全有积极意义，行业前景广阔。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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