Tiến sỹ Nguyễn Thùy Dương là trưởng phòng Hệ gen học người tại Viện nghiên cứu Hệ gen, Viện Hàn lâm Khoa học Kỹ thuật Việt Nam. Trong hơn 15 năm qua, bà tiến hành các nghiên cứu về các bệnh ở người và xác định nhiều đột biến gây bệnh, một phần trong đó được sử dụng làm các dấu hiệu di truyền để chẩn đoán tiền sản.

PGS. TS Lê Thị Lý giảng dạy tại Khoa Công nghệ sinh học, Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia TPHCM. Hướng nghiên cứu chính của chị là Sinh học tính toán, Tin sinh học.

Đạt là nhà nghiên cứu sinh học tính toán có đam mê ứng dụng và phát triển các phương pháp thống kê và tính toán để giải quyết các vấn đề sinh học phức tạp. Đạt đã phát triển và đồng phát triển các công cụ tin sinh học để phân tích dữ liệu trình tự RNA và thiết kế SNP array kiểu gen. Hầu hết các công cụ này được Đạt phát triển dựa trên R và C/C++

Tại Vin Bigdata, Trân tập trung vào các nỗ lực về cơ sở dữ liệu di truyền. Trước khi gia nhập, Trân đã có 6 năm nghiên cứu tại các trung tâm ung thư hàng đầu ở Mỹ. Trân tin tưởng vào tương lai của nền dân chủ hóa y học chính xác và làm việc chăm chỉ để biến điều đó thành hiện thực ở Việt Nam.

Khải có 12 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm, xử lý dữ liệu, khai thác dữ liệu và mô hình hóa ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau: kế toán / kiểm toán, công cụ tìm kiếm web và hệ thống giao dịch thị trường tài chính. Tại Viện Dữ liệu lớn Vingroup, Khải nghiên cứu và phát triển các công cụ phân tích dữ liệu bộ gen, mô hình dựa trên bộ gen để dự đoán hồ sơ sức khỏe cá nhân, nền tảng quản lý và xử lý dữ liệu, chu trình và mô hình, v.v.

Nguyên là nhà nghiên cứu theo hướng dữ liệu với 4 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực tin sinh học và đam mê giải quyết những vẫn đề phức tạp. Nguyên muốn tìm cách thúc đẩy sự thích ứng của y học chính xác tại Việt Nam thông qua kết hợp dữ liệu lớn với mô hình học máy. Tại VinBigdata, Nguyên tập trung vào những bài toán về Dược lý di truyền và Chú giải hệ gen.

Mai có 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực di truyền, hóa sinh, ung thư và sinh học tế bào. Mai gia nhập Viện nghiên cứu dữ liệu lớn của Vingroup từ năm 2018, và quan tâm nghiên cứu di truyền quần thể, tương quan giữa các biến dị di truyền và cơ chế bệnh sinh và điều trị đích của y học chính xác sử dụng dữ liệu omics.

Trước khi gia nhập VinBigdata, Trang đã từng là giảng viên đại học và có 4 năm kinh nghiệm giảng dạy các học phần lập trình khác nhau và nghiên cứu ứng dụng thuật toán trên dữ liệu multi-omics. Năm 2018, cô tham gia dự án DGV4VN và chịu trách nhiệm về giao thức QC và đường ống phân tích để xử lý toàn bộ dữ liệu giải trình tự bộ gen.

Thắm được đào tạo Tiến sỹ 5 năm và 3 năm kinh nghiệm làm khoa học dữ liệu trong ngành công nghệ sinh học tại Mỹ. Thắm kỳ vọng áp dụng chuyên môn của mình vào những thay đổi nhanh trong trong y học cá nhân và nghiên cứu hệ gen tại Việt Nam.

Cường đam mê sáng tạo những sản phẩm phần mềm có chất lượng cao và tốc độ nhanh. Cường có nhiều kinh nghiệm xây dựng khung tự động hóa, tư vấn các đồng nghiệp về tư duy chất lượng phần mềm, và cách thức thực hiện tự động hóa. Tech stack Cường sử dụng gần đây bao gồm Java, Python, Go, Scala và Rust, cùng với các khung như Serenity, Selenium, Gatling, k6, ZAP. Cường thành thạo sử dụng các cơ sở dữ liệu NoSQL và SQL như: Redis, PostgreSQL, MySQL, MongoDB.

Hoàng có 11 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phần mềm. Techincal stack của anh ấy bao gồm C ++, Java, Python, HTML, Javascript, ... Tại VinBigData. anh ấy làm việc với tư cách là Kỹ sư Fullstack.

Với 9 năm kinh nghiệm làm kỹ sư phần mềm, Toàn tập trung vào hệ thông phân tán, tính toán hiệu năng cao, và xử lý dữ liệu lớn.

Tuấn có 8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Tại Viện BigData của Vingroup, Tuấn làm công việc phát triển hệ thống microservices để quản lý dữ liệu bộ gen, siêu dữ liệu bệnh nhân và xây dựng hệ thống phân tích quy trình làm việc.

Ngọc có 10 năm kinh nghiệm điều phối các dự án khác nhau ở cả khu vực công và tư nhân của Việt Nam. Ngọc hy vọng sẽ được tham gia sâu hơn vào các dự án sáng tạo tại Viện Dữ liệu lớn của Vingroup.

Ông Vũ Hà Văn hiện là Giám đốc Khoa học của Viện nghiên cứu dữ liệu lớn thuộc tập đoàn Vingroup, và giáo sư toán học tại Đại học Yale.

Giáo sư Vũ Hà Văn sinh ngày 12 tháng 6 năm 1970 tại Hà Nội. Ông theo học trường Chu Văn An và trường trung học phổ thông chuyên Hà Nội - Amsterdam. Sau khi tốt nghiệp trung học phổ thông, giáo sư Văn được nhận học bỏng đi du học tại Hungary. Ông tốt nghiệp Đại học Eötvös tại Budapest va sau đó hoàn thành chương trình tiến sỹ tại Đại học Yale vào năm 1998 dưới sự hướng dẫn của Giáo sư László Lovász (người đạt giải thưởng Pólya). Ông Vũ Hà Văn làm postdoc tại Viện nghiên cứu cao cấp (IAS) và Viện nghiên cứu Microsoft từ năm 1998 đến 2001. Ông làm phó giáo sự tại Đại học California, San Diego vào năm 2001 và được bổ nhiệm chức danh giáo sư vào năm 2005. Vào mùa thu 2005, Giáo sư Vũ Hà Văn chuyển đến dạy tại Đại học Rutgers và đến mùa thu 2011 ông chuyển đến Đại học Yale. Giáo sư Vũ Hà Văn 3 lần làm thành viên của IAS trong các năm 1998, 2005 và 2007, vào lần cuối (năm 2007) ông là người đứng đầu chương trình Tổ hợp số học.

Vào năm 2002, Giáo sư Văn được trao tặng giải Sloan fellowship và NSF Career Award cho các nhà khoa học trẻ tại Mỹ. Giáo sư Văn là giảng viên Erdős tại Đại học Hebrew, Jerusalem vào năm 2007 và được trao giải thưởng Pólya của Hiệp hội Công nghiệp và Toán học Ứng dụng cho công trình về tập trung của độ đo. Năm 2012, Giáo sư Vũ Hà Văn được trao giải thưởng Fulkerson Prize (chung với Anders Johansson và Jeff Kahn) cho việc xác định được ngưỡng của mật độ cạnh mà trên đó một đồ thị ngẫu nhiên có thể được bao phủ bởi các bản sao rời rạc của những đồ thị nhỏ hơn. Cũng trong năm 2012, Giáo sư Văn trở thành hội viên của Hội Toán học Hoa Kỳ. Giáo sư Vũ Hà Văn trở thành viện sỹ Viện nghiên cứu Toán học thống kê vào năm 2020.

George P. Patrinos là Giáo sư Dược lý học và Công nghệ Sinh học Dược phẩm tại Đại học Patras (Hy Lạp), Khoa Dược và giữ các chức danh Giáo sư trợ giúp tại Erasmus MC, Khoa Y, Rotterdam (Hà Lan) và Đại học Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Cao đẳng Y khoa , Khoa Bệnh học, Al-Ain (UAE). Ngoài ra, kể từ năm 2010, ông là Thành viên chính thức và là đại diện Quốc gia của Hy Lạp trong Ban công tác về dược học CHMP của Cơ quan Dược phẩm Châu Âu (EMA, Amsterdam, Hà Lan) và là Đồng Chủ tịch của Tổ chức Hợp tác Y học Bộ gen Toàn cầu (G2MC).

George hiện là Trưởng Phòng thí nghiệm Dược lý học và Y học Cá thể hóa, phòng thí nghiệm học thuật đầu tiên được thành lập chính thức về dược lý học ở Hy Lạp.

Michael Winther là Giám đốc cấp cao Khám phá mục tiêu [thuốc] tại Viện nghiên cứu Engine Biosciences, Singapore. Trước đây ông Winther từng giữ các chức vụ Giám đốc tại Viện nghiên cứu hệ gen người của Singapore, Trưởng đại diện Văn phòng Liên minh chiến lược và Quản lý tri thức, Quản lý cao cấp dự án về hệ gen dược lý quốc gia - SAPhIRE (Giám sát và hệ gen dược lý của Phản ứng có hại của thuốc). Dự án SAPhIRE phát triển những yếu tố cần thiết để triển khai hệ gen dược lý ở cấp cộng đồng.

Pavel Pevzner là Giáo sư danh dự Khoa học và Kỹ thuật Máy tính Ronald R. Taylor tại Đại học California, San Diego, nơi ông chỉ đạo Trung tâm Khối phổ tính toán NIH. Ông tốt nghiệp Tiến sỹ tại Viện nghiên cứu Vật lý và Công nghệ Moscow tại Nga.

Ron Shamir là giáo sư khoa học máy tính nổi tiếng về lý thuyết graph và sinh học tính toán. Ông giữ chức Chủ tịch tin sinh của Hội đồng Raymond & Beverly Sackler và là người sáng lập và đứng đầu Trung tâm Tin sinh Edmond J. Safra tại Đại học Tel Aviv.

Tiến sỹ Frank Eisenhaber tốt nghiệp chuyên ngành toán học tại Đại học Humboldt, Berlin, và vật lý y sinh và y học tại Đại học Y Pirogov, Moscow.

Ông được trao bằng Bác sỹ năm 1985. Ba năm sau đó, ông nhận bằng Tiến sỹ Sinh học phân tử của Viện nghiên cứu sinh học phân tử Engelhardt tại Moscow dưới sự hướng dẫn của Tiến sỹ Vladimir Gayevich Tumanyan. Sau chương trình postdoc tại Viện nghiên cứu sinh học phân tử tại Berlin-Buch trong giai đoaạn 1989-1991, và EMBL tại Heidelberg trong giai đoạn 1991-1999, Tiến sỹ Eisenhaber đảm nhiệm chức trưởng nhóm nghiên cứu tin sinh và trưởng phòng CNTT của Viện nghiên cứu Bệnh học phân tử tại Vienna trong giai đoạn 1999-2007.

Ông gia nhập Viện nghiên cứu tin sinh A*STAR tại Singapore vào tháng 8/ 2007 và đảm nhiệm chức Giám đốc quản lý từ tháng 8/ 2013.

Giáo sư Đặng Văn Chí là người đã giúp xác định các chức năng phức tạp của gen sinh ung thư MYC, một công tắc trung tâm trong bệnh ung thư ở người, xác định các lĩnh vực chính làm trung gian cho hoạt động của yếu tố phiên mã Myc.

Ông đã nhận bằng Cử nhân về Hóa học từ Đại học Michigan, Ann Arbor và Tiến sỹ ngành Hóa học của Đại học Georgetown, Washington, DC. Ông có bằng Thạc sĩ tại Trường Y Đại học Johns Hopkins và là Bác sĩ Nội trú Osler tại Bệnh viện Johns Hopkins. Ông được đào tạo về Huyết học-Ung thư tại UCSF, nơi ông làm việc đầu tiên trên MYC, và trở lại Johns Hopkins với tư cách là Trợ lý Giáo sư Y khoa.

Ông hiện là Giám đốc Khoa học của Viện Nghiên cứu Ung thư Ludwig và gia nhập Viện Wistar với tư cách là Giáo sư vào tháng 7 năm 2017. Ông là thành viên của Học viện Y khoa Quốc gia và là thành viên của Học viện Khoa học & Nghệ thuật Hoa Kỳ, và trước đây là giám đốc Trung tâm Ung thư Abramson, Đại học Pennsylvania.

Tiến sĩ Green đã dẫn đầu các thử nghiệm thực nghiệm đầu tiên tiết lộ nguy cơ bệnh phức tạp phổ biến (Nghiên cứu REVEAL) và các nghiên cứu tiền cứu đầu tiên về dịch vụ xét nghiệm di truyền trực tiếp đến người tiêu dùng (Nghiên cứu PGen). Ông hiện đang lãnh đạo và đồng chỉ đạo các thử nghiệm ngẫu nhiên đầu tiên được NIH tài trợ về trình tự sắp xếp ở người lớn (Dự án MedSeq), trẻ sơ sinh (Dự án BabySeq) và quân nhân Mỹ tại ngũ (Dự án MilSeq). Ông đã tạo ra khái niệm về sự thâm nhập tổng hợp của các biến thể bộ gen trong các nhóm dân số tương lai và đang chứng minh tính khả thi của việc giải trình tự bộ gen ở trẻ sơ sinh khỏe mạnh, mở đường cho con người đạt được lợi ích y tế suốt đời từ bộ gen. Với sự tài trợ liên tục từ NIH trong 26 năm, anh ấy đã xuất bản hơn 300 bài báo với chỉ số h là 98. Năm 2014, anh ấy đã giành được Giải thưởng Coriell về Thành tựu Khoa học trong Y học Cá nhân hóa, và năm 2019 được BIS Research vinh danh là một trong 25 tiếng nói có ảnh hưởng nhất trong y học chính xác. Kể từ khi gia nhập giảng viên Trường Y Harvard vào năm 2011, nhóm nghiên cứu G2P đã nhận được khoản hỗ trợ nghiên cứu hơn 52 triệu đô la.

Thắng được đào tạo Tiến sĩ 5 năm và 1 năm làm việc về genomic, transcriptomic, và lipidomic trong nghiên cứu về Khoa học Thần Kinh ở Mỹ. Thắng mong muốn ứng dụng kiến thức mình học được để cải thiện hệ thống chăm sóc sức khỏe ở Việt Nam.

Với nền tảng kiến thức trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, Vũ định hướng trở thành một nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tin y sinh để áp dụng các thuật toán hiện đại để giải quyết các bài toán liên quan đến y học chính xác. Khi tham gia vào các dự án của Viện nghiên cứu dữ liệu lớn của Vingroup, Vũ mong muốn học hỏi kiến thức, các kĩ năng và kinh nghiệm trong nghiên cứu tin y sinh trên dữ liệu thật, đồng thời đóng góp sức lực để dự án thành công và mang lại lợi ích cho cộng đồng.

Long là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp có kinh nghiệm sâu sắc về công nghệ y tế và phát triển các sản phẩm quy mô lớn. Chủ trì phát triển và phát hành nhiều dự án thiết bị y tế phức tạp. Kinh nghiệm với sản phẩm & chiến lược kinh doanh, quy định, phát triển và hoạt động.

Phương có hơn 10 năm kinh nghiệm Quản lý Sản phẩm & Dự án, quản lý các Dự án có quy mô lớn trong lĩnh vực công nghệ thông tin và tư vấn quản lý. Chuyên môn chính của Phương là lĩnh vực phân phối phần mềm và chiến lược phát triển giải pháp nhằm mang lại lợi ích kinh doanh trên nhiều lĩnh vực khác nhau với nền tảng thương mại và nhà cung cấp mạnh mẽ.

Việt có hơn 10 năm kinh nghiệm quản lý kinh doanh (B2B, B2B2C) & từng có 1 startup về y tế (2011-2013), gần đây nhất là quản lý trực tiếp dự án Telemedicine ở Trung tâm IoT-Smartcity của VinSmart (2020-2021). Anh ấy muốn tích hợp kinh nghiệm về xây dựng chiến lược, phát triển thị trường và mạng lưới khách hàng rộng rãi vào các dự án hiện nay ở VinBigdata về Di truyền, để giúp sản phẩm có thể đến được với đông đảo người dùng.

Hà đam mê phát triển phần mềm với công nghệ chính bao gồm: Go, C ++, Python và AWS. Các chủ đề yêu thích của anh ấy là Microservices, AWS và Big Data

Kỹ sư phần mềm có kinh nghiệm làm việc trong ngành nghiên cứu đã được chứng minh. Có kỹ năng về Vue.js, JavaScript, React.js, Cascading Style Sheets (CSS) và AngularJS. Chuyên môn kỹ thuật vững vàng với chuyên ngành Kỹ thuật Viễn thông chuyên ngành Điện tử Viễn thông của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông.

Quý đam mê phát triển phần mềm với công nghệ chính bao gồm: HTML, CSS, Javascript, NodesJS, ReactJS, Python, ...

Kỹ sư phần mềm với kỹ năng chuyên về ReactJS, NodeJS, FastAPI, PostgreSQL, MondoDB

Hoàng là một kĩ sư vận hành và phát triển hệ thống với kinh nghiệm nhiều năm trong các môi trường khác nhau.

Huyền thể hiện sự linh hoạt khi có thể đảm nhận nhiều vai trò trong một dự án. Với 04 năm kinh nghiệm làm việc tại các tập đoàn đa quốc gia và báo cáo trực tiếp lãnh đạo cấp cao cùng bằng cử nhân ngôn ngữ và thạc sỹ kinh doanh, cô ấy mong muốn cống hiến trong các dự án khởi nghiệp và cam kết mang lại kết quả chất lượng cao.

Nhiệt thành và chuyên nghiệp, Hân đã dấn thân vào những hành trình truyền cảm hứng về khoa học và giáo dục. Trải nghiệm về truyền thông đa dạng, từ báo chí chính thống đến marketing doanh nghiệp, đã cho cô những kỹ năng sáng tạo và tư duy nội dung sắc sảo, toàn diện.

Với nền tảng kiến thức và kỹ năng được đào tạo qua chuyên ngành quản trị nhân lực cùng sự nhiệt huyết và khả năng thích nghi linh hoạt, Vân Anh hy vọng mang đến cho công ty sự trôi chảy trong vận hành các luồng công việc cũng như sự hỗ trợ tốt nhất, đóng góp vào trải nghiệm của nhóm khách hàng nội bộ và bên ngoài.

Với nền tảng kiến thức trong lĩnh vực sinh học phân tử, Ly mong muốn trở thành một nhà khoa học trong lĩnh vực y sinh, đặc biệt là các bệnh di truyền hiếm gặp ở người. Khi được tham gia vào các dự án của Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn, Ly mong muốn được học hỏi, nâng cao kiến thức của bản thân, đồng thời góp phần mang lại lợi ích cho sức khỏe cộng đồng.

Giang có đam mê trong nghiên cứu di truyền học quần thể, y học cá thể. Giang vận dụng các mô hình học máy để dự đoán nguy cơ bệnh cho từng cá thể và các phương pháp thông kê cho các kiểu gen của quần thể người để tìm ra các tín hiệu di truyền của chọn lọc tự nhiên. Giang tham gia vào các dự án tại VinBigdata với mong muốn được đóng góp vào sự phát triển của y học chính xác tại Việt Nam.

Tiến là kỹ sư trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có kinh nghiệm với các bài toán phân tích và xử lý dữ liệu. Với các nền tảng kiến thức và kinh nghiệm đã có cùng đam mê với ngành tin sinh học, Tiến hướng tới tìm hiểu, giải quyết các bài toán dữ liệu lớn trong tin y sinh và phát triển được các ứng dụng có ích thực tiễn trong cả khoa học và thực tiễn. Tiến có kinh nghiệm sử dụng các công cụ xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình chủ yếu bằng Python và C/C++ trên môi trường Linux.

Với mong muốn đóng góp công sức của mình vào sự phát triển cộng đồng và thúc đẩy y học chính xác tại Việt Nam, Nam đã tận dụng kiến thức khoa học máy tính của mình để giải quyết các thách thức về dữ liệu lớn trong tin học hệ gen. Trong thời gian làm việc tại Vinbigdata, Nam tập trung vào dự án xây dựng hệ gen quy chiếu cho người Việt Nam và dự đoán nguy cơ bệnh.

Tân là một dược sĩ lâm sàng có kinh nghiệm đánh giá và tối ưu việc sử dụng thuốc cho từng bệnh nhân dựa trên thể trạng, chức năng gan thận của từng người. Với sự phát triển của công nghệ y sinh và máy học, Tân mong muốn có kết hợp kiến thức của mình và công nghệ để phát triển y học chính xác, giúp nâng cao sức khỏe cho người dân Việt Nam. Các ngôn ngữ lập trình mà Tân sử dụng đó là Python và R

Với động lực đóng góp cho cộng đồng y sinh Việt Nam, Vinh đã áp dụng các kiến thức trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo để giải quyết các bài toán trong lĩnh vực tin y sinh. Khi được tham gia vào các dự án của Viện nghiên cứu dữ liệu lớn VinBigdata, Vinh sẵn sàng học hỏi thêm các kiến thức, kĩ năng và kinh nghiệm trong nghiên cứu tin y sinh trên dữ liệu thật để có thể mang lại lợi ích cho cộng đồng

Tốt nghiệp ngành hóa sinh nhưng lại có đam mê về công nghệ, Nguyệt phát triển sự nghiệp tại Vingroup với mong muốn thúc đẩy y học chính xác phổ biến tại Việt Nam. Với kiến thức chuyên môn và kỹ năng lập trình Python, Nguyệt mong muốn góp phần xây dựng và giải quyết các bài toán dữ liệu lớn trong tin y sinh từ đó phát triển được các ứng dụng mang tính thực tiễn góp phần nâng cao sức khỏe cho người dân Việt Nam.

Vân đã có 7 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực quản lý và phát triển quan hệ đối tác chiến lược tại các tập đoàn công nghệ - công nghiệp và tài chính hàng đầu Việt Nam. Vân đã hợp tác thành công với các đối tác tầm cỡ thế giới (Mỹ, Canada, Pháp, Đức, Thổ Nhĩ Kỳ, Singapore…) để xây dựng hệ thống và cung cấp các sản phẩm công nghệ chất lượng cao.

Với hơn 7 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực thiết kế, trải qua quá trình làm viêc và phát triển trong môi trường năng động và chuyên nghiệp của Vingroup, không ngừng học hỏi và làm mới bản thân, Sơn hi vọng có thể mang tới cho khách hàng những thiết kế giao diện đẹp và thân thiện nhất, đóng góp một phần nhỏ vào sự thành công chung của VinBigdata.