Руководитель разработки платформы прогнозирования мутаций вирусов (BioAI / Epidemiology / Genomics)

Мы создаём высокотехнологичную аналитическую платформу для прогнозирования мутаций РНК-вирусов (грипп птиц A) и картирования эпизоотических рисков.

Проект направлен на переход от ретроспективного анализа к предиктивной биоинформатике, позволяющей выявлять потенциальные мутационные изменения до их распространения в популяции.

Система объединяет:

• машинное обучение и deep learning
• биоинформатику и филогенетику
• анализ геномных и протеомных данных
• геопространственную аналитику (эпизоотические карты риска)

Цель проекта

Создание платформы, способной:

• прогнозировать вероятные мутации вируса гриппа птиц A (HA/NA и геном)
• выявлять мутационные «hotspots»
• оценивать вероятность появления аминокислотных замен
• моделировать эпизоотические риски по регионам
• формировать сценарные прогнозы на горизонте до 10 лет (как сценарное моделирование)

Основной функционал платформы

1. Модели прогнозирования мутаций

• анализ FASTA-данных (нуклеотиды и аминокислоты)
• обработка ≥20 000 геномных последовательностей
• выявление эволюционных закономерностей
• прогноз вероятности мутаций по позициям генома
• учет филогенетических связей

2. Эпизоотическая аналитика

• интерактивная карта глобальных и региональных очагов
• визуализация вспышек заболеваний
• отображение прогнозных зон риска
• анализ миграции перелётных птиц
• оценка трансграничного распространения

3. Филогенетический анализ

• динамическое дерево эволюции вируса
• интерактивная навигация по кластерам
• привязка мутаций к узлам дерева
• визуализация вероятностных сценариев

4. Data & MLOps платформа

• ETL-пайплайны для геномных данных
• обучение и запуск моделей
• журнал экспериментов (reproducibility)
• версия датасетов, моделей и кода
• асинхронный inference

5. Веб-платформа

• загрузка и проверка данных (FASTA)
• запуск моделей прогнозирования
• мониторинг задач
• история запусков
• управление пользователями и ролями
• административная панель
• экспорт результатов

Требуемый стек (ожидаемый)

ML / BioAI:

• Python
• PyTorch / TensorFlow
• BioPython
• Scikit-learn
• XGBoost / LightGBM
• Transformer models (желательно)

Биоинформатика:

• филогенетический анализ
• выравнивание последовательностей (MSA)
• анализ мутаций HA/NA

Data Engineering:

• PostgreSQL / ClickHouse
• ETL pipelines
• Airflow / Prefect
• Docker / Kubernetes

Backend:

• FastAPI / Django
• микросервисная архитектура

Frontend:

• React / TypeScript
• GIS / Mapbox / Leaflet (карта эпизоотий)

Требования к кандидату / команде

Обязательные:

• опыт ML проектов в биоинформатике или медицинской аналитике
• работа с геномными / протеомными данными
• опыт построения prediction моделей временных рядов
• опыт работы с большими датасетами (≥20k последовательностей)
• понимание вирусологии (желательно грипп A)
• опыт построения production ML систем

Будет плюсом:

• опыт в эпидемиологии / эпизоотологии
• опыт с phylogenetic trees
• опыт построения геоаналитических систем
• опыт работы с research-grade ML (R&D)