Институт леса им. В.Н. Сукачева - обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН
Объявляет конкурс на замещение должности на условиях срочного трудового договора на период 5 лет на 0,4 ставки
старшего научного сотрудника в лабораторию лесной генетики и селекции.

   • Начало приема заявок: 23 декабря 2024 г., 14:00
   • Окончание приема заявок: 15 января 2025 г., 14:00
   • Дата проведения конкурса: 16 января 2025 г., 14:00
     Лица, подавшие документы позже 15 января 2025 г. 14:00, к конкурсу не допускаются.

- научное руководство группой работников, выполняющих плановые исследования и проведение самостоятельных научных исследований и разработок по сложным и ответственным работам в области сравнительной и популяционной геномики, молекулярной систематики и филогении хвойных с использованием молекулярно-генетических маркеров;

- анализ и обобщение научно-технической информации и научной литературы, передового отечественного и зарубежного опыта, результатов экспериментов по теме исследований;

- формирование планов и методических программ проведения исследований и разработок, подготовка отчетов, участие в научных конференциях и совещаниях;

- участие в образовательном процессе, подготовке и повышении квалификации кадров;

- давать предложения по внедрению и реализации результатов исследований и разработок.

• Общий стаж научной работы не менее 20 лет;

• Число публикаций в журналах, индексируемых в базе данных Web of Science Core Collection за последние 5 лет – не менее 19 шт.;

• Количество научных публикаций в рецензируемых журналах за последние 5 лет – не менее 19 шт;

• Руководство исследованиями научного коллектива (грантами, проектами) – 2;

• Высшее образование по квалификации «Ученый агроном-эколог» специальности «Агроэкология»;

• Ученая степень кандидата биологических наук по специальности: 03.00.05 – «Ботаника»;

• Владение современными молекулярно-генетическими методами при проведении популяционно-генетических исследований;

• Знание технологий секвенирования нового поколения (next generation sequencing, NGS);

• Умение и опыт работы на современных секвенирующих платформах компании Illumina, Oxford Nanopore Technologies, Applied Biosystems и т.п.;

• Владение навыками работы с пакетами программного обеспечения для сбора, обработки, математического анализа и графической визуализации научной информации.