2.根據項目需求，對醫學大數據進行統計分析及數據挖掘，并完成分析文檔。

3.參與大數據平臺搭建分析平臺軟件需求擬定。

4.完成中心安排的臨時任務。

2.熟悉臨床研究思路及研究設計。

3.熟悉醫學研究相關的統計方法；熟練掌握至少一門統計編程軟件：sas、r、python。

4.熟練使用sas或r等軟件繪制符合行業標準的統計表和統計圖。

5.有醫療/健康數據分析及建模經驗優先。

6.有醫藥企業或cro公司撰寫統計分析計劃書（sap）經驗優先。

7.良好的學習能力、邏輯思維和語言表達能力。

2.負責生物醫學大數據、hpc、人工智能軟硬件平臺的設計、建設和優化。

3.根據科研項目需求，參與數據采集與清洗、集成工作。

4.負責上層應用與平臺的對接工作。

5.處理各類軟硬件異常和故障，保障硬件基礎設施和大數據平臺的穩定運行

6.完成中心臨時安排的任務。

2.熟悉主流大數據和數據倉庫相關技術（hadoop、spark、hbase、hive等）；

3.熟悉服務器、存儲、網絡、云計算等軟硬件基礎平臺的配置與運維。

4.熟悉oracle,mysql、cache、hbase、mongodb等數據庫相關技術。

5.熟悉c/c++,java，python，r其中一種及以上開發語言。

6.了解tensorflow、caffe、kaldi、pytorch等常見ai框架。

7.有醫療行業從業經驗者優先。

8.具有大數據平臺建設、人工智能相關設計、實施等項目經驗者優先。

9.有優秀的文檔書寫能力、口頭表達能力和溝通協調能力，較強的項目分析問題和解決問題的能力。

2.負責數據抽取、轉換、加載等etl工作

3.結合業務領域經驗，對數據質量、準確性進行檢查、清洗、校驗、整合。

4.按研究需求，有效組織、加工、匯聚數據，高質量輸出符合研究需求的數據集.

5.負責不斷優化數據處理流程，提升數據處理效率與質量。

6.完成中心臨時安排的任務。

2.熟悉sql語言，具備sql語句編寫、sql性能優化的能力，熟練oracle/mysql等主流數據庫；

3.熟悉java/python/scala/r等其中一種開發語言，有至少tb以上級數據處理經驗。

4.熟悉常用etl工具，至少熟練掌握一種etl抽取工具如kettle、informatic、datastage等，能根據數據的特點選擇合適的組件、工具，并在工具基礎上開發完成數據etl。

5.熟悉主流數據挖掘軟件及統計軟件的數據源文件，可通過代碼靈活生成適用于不同軟件的數據源文件。

6.了解大數據框架，hadoop集群，spark，stream等優先。

7.擁有醫學背景或熟悉醫學信息學領域相關標準、醫院相關his,lis,pacs信息系統、臨床診療流程和數據結構優先。

8.有整合多來源生物醫學數據設計、搭建及運維病種數據庫經驗者優先。

9.有優秀的文檔書寫能力、口頭表達能力和溝通協調能力，較強的項目分析問題和解決問題的能力。