生物信息校招拆解：NGS 流水线、统计遗传与 AI 制药方向

岗位与去向

基因检测公司（华大、贝瑞、燃石、泛生子等）的生信分析与流程开发岗、药企/AI 制药公司的计算生物学岗、医院与科研院所的平台生信岗；岗位分数据分析、流程开发与算法研究三条线。

知识考点

1. NGS 基础：从 fastq 到 vcf 的标准流程（质控、比对、去重、变异检测）；WGS/WES/Panel 的取舍。
2. 变异解读：体细胞与胚系变异的区别；ACMG 分级的框架认知（临床方向必问）。
3. 统计：多重检验校正（FDR）、差异表达分析的模型假设；GWAS 的基本逻辑。
4. 编程：Python/R 数据处理笔试题；Shell 管道与集群任务提交（SLURM）。
5. 前沿：单细胞与空间转录组的分析要点；AlphaFold 系列对行业的影响是开放题。

项目怎么讲

按「生物学问题 → 数据类型 → 流程与参数选择 → 结果解读 → 可重复性」讲。重点讲参数选择的依据（为什么这个比对器/过滤阈值）与可重复性实践（流程框架、版本管理），这是区分「跑过流程」与「理解流程」的分水岭。

面试环节

流程多为笔试（编程+统计+生物基础）→ 技术面（流程细节与项目深挖）→ 业务/主管面 → HR 面。临床检测方向会加考报告解读场景题：给一个突变位点，讲清致病性证据链与报告措辞的边界。

准备建议

• 用公开数据（TCGA/1000 Genomes）完整跑一遍变异检测流程并写成可复现仓库。
• 把 fastq→vcf 每一步的输入输出与常见坑整理成一页纸，技术面照此深挖。
• 投 AI 制药的同学补 PyTorch 与蛋白结构表示基础，投临床的同学补 ACMG 框架。