О компании
Avenga — международная инженерная компания, помогающая бизнесу работать с искусственным интеллектом в основе. С более чем 6000 экспертами по всему миру мы объединяем инженерные знания с мышлением, ориентированным на ИИ, чтобы превращать амбициозные идеи в реальное воздействие в различных отраслях, технологиях и рынках.
В основе роли
Дата начала: 18/01/2027
О проекте
Проект заключается в создании веб-приложений для статистического анализа доклинических исследований. В рамках анализа моделируются продольные данные, затем они визуализируются и оформляются в отчёты. Проект включает разработку и поддержку нескольких библиотек на R и Python, включая интеграцию с системой сбора данных исследования, манипуляции данными, создаваемыми пользователями, и настройку визуализаций. Отдельный модуль используется для проведения мета-анализов на основе нескольких исследований. Результаты анализа затем передаются внешнему сервису через асинхронные API-эндпоинты.
Технологический стек
•R (shiny, R6, ggplot2, tidyverse, testthat)
•Python (FastAPI, pydantic, async, Motor)
•MongoDB с GridFS
•API (REST и GraphQL)
•Docker
•Github Actions
Основные навыки, которые вы принесёте
Средний уровень (Mid)
1.Минимум 2 года опыта программирования на R
2.Опыт разработки пакетов на R
3.Хорошее знание Shiny
4.Хорошее знание пакетов plotly, ggplot
5.Хорошее знание систем контроля версий (Git)
6.Хорошее знание командной строки bash и Unix-среды
7.Знание Docker является плюсом
8.Знание HTML, JavaScript, jQuery и CSS является плюсом
9.Знание mongoDB, SQL является плюсом
10.Знание юнит-тестирования является плюсом
11.Английский язык не ниже уровня B2
12.Хорошее понимание биологических концепций и экспериментальных методов, часто используемых в молекулярной биологии, и желание изучать больше
13.Опыт работы с библиотеками Bioconductor
14.Опыт анализа секвенирования/геномных данных (NGS, например RNA-Seq, WGS, scRNA-Seq) и знакомство с биоинформатическими инструментами для обработки таких данных является плюсом
Старший уровень (Senior)
1.Минимум 4 года опыта программирования на R
2.Опыт разработки пакетов на R
3.Очень хорошее знание Shiny
4.Очень хорошее знание пакетов plotly, ggplot
5.Хорошее знание систем контроля версий (Git)
6.Хорошее знание командной строки bash и Unix-среды
7.Знание Docker
8.Знание HTML, JavaScript, jQuery и CSS
9.Знание mongoDB, SQL является плюсом
10.Знание юнит-тестирования является плюсом
11.Английский язык не ниже уровня B2
12.Хорошее понимание биологических концепций и экспериментальных методов, часто используемых в молекулярной биологии, и желание изучать больше
13.Опыт работы с библиотеками Bioconductor
14.Опыт анализа секвенирования/геномных данных (NGS, например RNA-Seq, WGS, scRNA-Seq) и знакомство с биоинформатическими инструментами для обработки таких данных
15.Хорошее знание юнит-тестирования и фронтенд-тестирования (например, R/Selenium, phantomjs)
Влияние, которое вы создадите
1.Разработка и поддержка нескольких приложений на R/shiny
2.Разработка и поддержка пакетов на R для поддержки приложений R/shiny, аналитических вычислений и визуализаций
3.Разработка и поддержка API, как REST, так и GraphQL эндпоинтов
4.Визуализация данных и результатов анализа с использованием ggplot2, включая манипуляции с построенными объектами
5.Сохранение, чтение и обновление документов в базе данных NoSQL
6.Написание и поддержка юнит- и интеграционных тестов
7.CI/CD в GitHub Actions
