Bu rolde uzmanlığınızı yeni nesil yapay zekâ sistemlerinin eğitilmesi için kullanacaksınız. Çalışmalarınız, modellerin yüksek kaliteli, gerçek dünyadan gelen girdilerle nasıl öğrendiğini, akıl yürüttüğünü ve performans gösterdiğini şekillendirecek. Çalışma Türü: Sözleşmeli (Contractor) Konum: Uzaktan (Dünya genelinde) Sorumluluklar • Yapay zekâ kıyaslama (benchmarking) çalışmalarını desteklemek için biyoinformatik ve hesaplamalı biyoloji iş akışlarını tasarlamak, değerlendirmek ve eleştirmek. • Genomik, transkriptomik ve proteomik veri analizi boru hatları (pipeline) hakkında uzman düzeyinde görüş sunmak. • Doğruluk ve tekrarlanabilirlik için boru hattı parametrelerini, araç yapılandırmalarını ve istatistiksel yöntemleri değerlendirmek ve optimize etmek. • NGS, RNA-seq, varyant çağırma ve protein yapısı gibi biyolojik veri kümelerini analiz etmek ve uygulanabilir öneriler sunmak. • Biyolojiyle ilgili yapay zekâ modellerinin ve araçlarının geliştirilmesine ve doğrulanmasına alan bilgisiyle yön vermek. • Karmaşık bilimsel kavramları hem teknik hem teknik olmayan iş birlikçilere yazılı ve sözlü olarak açık biçimde iletmek. • Bulguları, yöntemleri ve en iyi uygulamaları belgelemek; müşterinin ekibi içinde bilgi aktarımını sağlamak. Aranan Nitelikler • Biyoinformatik, hesaplamalı biyoloji, genomik veya yakın bir alanda doktora (PhD) ya da eşdeğer endüstri/araştırma deneyimi. • Profesyonel düzeyde yazılı ve sözlü İngilizce (C1 veya üzeri). • Biyolojik veri analizinde uygulamalı deneyim (ör. NGS, RNA-seq, varyant analizi). • Bilimsel analiz için Python ve/veya R bilgisi; BLAST, samtools, GATK, Bioconductor ve Biopython gibi standart biyoinformatik araçlarında deneyim. • Nextflow veya Snakemake gibi araçlarla tekrarlanabilir iş akışları oluşturma deneyimi; Linux/komut satırı ortamlarında rahatlık. • Güçlü istatistiksel, niceliksel ve analitik akıl yürütme becerileri. • Teknik kavramları açıkça belgeleyebilen ve anlatabilen, üstün yazılı ve sözlü iletişim becerileri. • Karmaşık biyolojik alanlarda titiz bilimsel problem çözme geçmişi. Tercih Edilen Nitelikler • Yapay zekâ/makine öğrenmesi destekli biyoloji iş akışları veya kıyaslama çalışmalarında deneyim. • Hakemli yayınlar, patentler veya açık kaynaklı biyoinformatik yazılımlarına katkılar. • Tek hücre analizi, yapısal biyoloji, proteomik veya ilaç keşfi alanlarında geçmiş. • Tahmin ve retrosentez (prediction/retrosynthesis) deneyimi.