生物信息学算法工程师简历模板
《生物信息学算法工程师简历模板》
【个人信息】
姓名：李明轩
性别：男
年龄：28岁
联系方式：+86-138-XXXX-XXXX
电子邮箱：limingxuan@bioinfo.com
求职意向：生物信息学算法工程师
期望薪资：25K-35K/月
工作地点：北京/上海/深圳
到岗时间：1个月内
【教育背景】
2015.09-2020.06 清华大学 生物信息学博士
主修课程：计算生物学、基因组学、系统生物学、机器学习、统计遗传学
博士论文：《基于深度学习的多组学数据整合分析方法研究》
2011.09-2015.06 中国科学技术大学 生物技术学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
荣誉奖项：国家奖学金（2014）、校级优秀毕业生
【专业技能】
编程语言：Python（精通）、R（熟练）、Perl（基础）、C++（基础）
生物信息工具：BWA、GATK、Samtools、PLINK、DESeq2、Cytoscape
机器学习框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、XGBoost
数据库管理：MySQL、MongoDB、Neo4j
云计算平台：AWS（EC2/S3/Lambda）、阿里云（ECS/OSS）
高通量测序分析：全基因组测序、转录组测序、表观遗传组学
算法开发：序列比对、变异检测、基因表达调控网络构建
可视化工具：ggplot2、Matplotlib、Seaborn、D3.js
英文能力：CET-6（623分）、雅思7.5分、可熟练阅读英文文献
【项目经验】
项目一：基于深度学习的癌症驱动基因预测系统（2019.03-2020.05）
角色：核心算法工程师
技术栈：Python/TensorFlow/PyTorch/TCGA数据库
成果：
• 开发了融合多组学数据的深度学习模型（CNN+LSTM），准确率提升12%
• 构建了包含5000+癌症样本的标准化数据集，覆盖33种癌症类型
• 发表SCI论文1篇（IF=8.3），申请软件著作权1项
• 系统被3家三甲医院采用用于临床辅助诊断
项目二：农业作物基因组选择育种平台（2018.06-2019.02）
角色：算法负责人
技术栈：R/ASReml/GWAS/BLUP
成果：
• 开发了基于全基因组预测（GWP）的育种值评估算法，预测精度达0.85
• 构建了包含10万+SNP标记的水稻基因组数据库
• 缩短育种周期30%，降低田间试验成本40%
• 平台获省科技进步二等奖
项目三：单细胞转录组数据分析流水线（2017.09-2018.05）
角色：全栈工程师
技术栈：Python/Snakemake/Docker/AWS
成果：
• 设计了从原始测序数据到细胞类型注释的全自动流程
• 集成Seurat、Scanpy等10+主流分析工具
• 处理效率提升5倍，资源消耗降低60%
• 代码开源获GitHub 500+星标
【工作经历】
2020.07-至今 深圳华大基因研究院 高级生物信息工程师
职责：
• 领导5人团队开发下一代测序（NGS）数据分析平台
• 优化变异检测算法，将假阳性率从5%降至1.2%
• 建立自动化CI/CD流程，版本迭代周期缩短40%
• 培训20+名新员工掌握生物信息分析技能
业绩：
• 主导开发的产品服务100+家科研机构
• 申请发明专利3项（已授权1项）
• 获2021年度"优秀技术骨干"称号
2018.03-2018.08 北京基因组研究所 实习研究员
职责：
• 参与中国十万人基因组计划（China MAP）
• 开发基于GPU加速的序列比对算法
• 处理超过5000例全基因组数据
成果：
• 算法速度提升8倍，获研究所技术创新奖
• 相关成果发表于《Nature Genetics》
【科研成果】
论文发表（第一作者/通讯作者）：
1. "Deep learning enables accurate prediction of driver genes in cancer"（Nature Communications, 2020, IF=14.9）
2. "Genomic prediction of breeding values in rice using machine learning"（Plant Biotechnology Journal, 2019, IF=8.5）
3. "A scalable pipeline for single-cell RNA-seq analysis"（Bioinformatics, 2018, IF=6.9）
会议报告：
• 2021年国际生物信息学大会（ISMB）口头报告
• 2020年中国生物信息学年会（CBC）特邀报告
• 2019年亚洲计算生物学会议（ACBC）分会场主席
【证书与培训】
• 阿里云ACP认证（大数据分析师）
• AWS认证解决方案架构师（Associate）
• Coursera《机器学习》专项课程（斯坦福大学，成绩98%）
• 生信技能树《转录组分析实战》认证
• 国家二级计算机等级考试（优秀）
【自我评价】
1. 扎实的生物信息学理论基础与丰富的实战经验，熟悉从原始数据到生物学发现的完整分析流程
2. 精通多种编程语言和生物信息工具，具备独立开发复杂算法的能力
3. 优秀的科研素养，以第一作者发表3篇SCI论文（总IF=30.3），H指数=5
4. 良好的团队协作能力，曾担任项目负责人带领跨学科团队完成多个重大项目
5. 持续学习意识强，关注AI+生物医药前沿技术，定期参加学术会议和培训
6. 英语听说读写流利，可无障碍进行国际学术交流
【附加信息】
开源贡献：
• GitHub: github.com/limxuan（5个开源项目，累计star 1200+）
• Bioconductor包开发者（贡献2个R包）
技术博客：
• 撰写生物信息学教程50+篇，月均访问量2万+
• 知乎生物信息学领域优质创作者（粉丝1.5万）
社会活动：
• 中国生物信息学会（CBI）会员
• 清华大学校友会生物信息分会理事
• 2021年生物信息学夏令营导师
关键词：生物信息学、算法工程师、深度学习、基因组学、转录组学、Python、R语言、机器学习、高通量测序、多组学整合、癌症基因组、农业育种、单细胞分析、AWS云计算、TensorFlow、PyTorch、GWAS、变异检测、数据可视化
简介：本文是一份完整的生物信息学算法工程师求职简历模板，涵盖教育背景、专业技能、项目经验、工作经历、科研成果等核心模块。申请人拥有清华大学博士学历，5年生物信息领域研究经验，精通Python/R编程和机器学习框架，主导开发过多个获得行业认可的算法平台，发表3篇SCI论文（总IF=30.3），具备从原始测序数据处理到生物学发现的完整能力链，适合生物科技公司、科研院所的算法研发岗位。
