Missions

Contribuer aux développements de l'application de courtage de données, qui vise à collecter, gérer, analyser et diffuser des données et des métadonnées vers les entrepôts internationaux type ENA ; Interagir avec les projets nationaux en cours qui incluent des besoins en data brokering au sein des plateformes & équipes de l'infrastructure IFB.

Activités

Concevoir et développer la base de données
Optimiser le requêtage sur la base de données
Mettre en place des processus automatiques de traitement de données sur une VM ou sur le cluster de calcul de l'IFB
Mettre en place des connecteurs entre l'outil de courtage et des outils d'analyse, traitement, … (par exemple Galaxy)
Concevoir et développer des interfaces utilisateurs (GUI) et d'interfaces programmatiques (API)
Optimiser les APIs déjà existantes
Concevoir et développer des outils extérieurs facilitant l'analyse de données (par exemple en participant aux développements d'un package R)
Participer à des réunions avec les partenaires et les différents groupes de travail pour assurer l'adéquation de l'outil avec les besoins des usagers
Rédiger, en français et en anglais, la documentation pour les usagers, les administrateurs et les développeurs
Assurer une veille technologique
Participer à l'assistance et au support utilisateur.

Compétences

Savoirs / connaissances  
Double compétence en biologie et informatique
Méthodes, concepts et outils de la Science Ouverte, principes FAIR (Findable Accessible Interoperable Reusable)
Méthodologie de développement logiciel
Bonnes pratiques de développement : gestion collaborative de code, tests unitaires, vérification de la qualité, intégration continue, partage d'environnements contrôlés (packaging multi-plateformes, virtualisation)
Langages de programmation les plus utilisés en bioinformatique (Python, R, bash)
Frameworks pour le développement d'applications web
Django, en base de données PostgreSQL et en standards pour le développement d'applications web (HTML, CSS et JS).
Protocoles de communication et d'échanges de données, y compris API
Analyse et visualisation de données.
Langue anglaise : B2 (cadre européen commun de référence pour les langues) anglais technique du domaine
  
Savoir-faire    
Assurer une veille technologique
Anticiper les évolutions fonctionnelles et techniques
Appliquer les techniques du domaine
Accompagner les changements
Jouer un rôle d'aide à la décision
Mettre en œuvre des processus de références de bonnes pratiques et interopérabilité
  
Savoir-être      

Sens relationnel et travail en équipe : savoir interagir et communiquer avec les autres, pour s’adapter aux situations professionnelles, éviter les conflits et gagner la confiance de ses collègues.
Être à l’écoute et faire preuve d’intelligence émotionnelle et relationnelle
Réactivité
Rigueur et organisation
Pédagogie et capacité de communication dans un environnement pluridisciplinaire

Contexte de travail

L’Institut Français de Bioinformatique (IFB ; france-bioinformatique.fr) est une infrastructure nationale qui regroupe 35 plateformes et équipes de recherche en bioinformatique, et une unité coordinatrice, IFB-Core (UAR 3601). L’IFB déploie sur l’ensemble du territoire national des services en bioinformatique: infrastructure de calcul, logiciels et bases de données, analyse des données biologiques, gestion des données, formations.

Le projet Mutualized Digital Spaces for FAIR Life and Health Sciences (MUDIS4LS, PIA3 ESR/Equipex+) finance l’équipement de l’ensemble du réseau national de ressources computationnelles (NNCR) de l’IFB, et des développements innovants pour faciliter la gestion des données, et l’appui aux communautés des sciences du vivant (microbiologie, santé, agronomie, environnement).

MUDIS4LS inclut notamment un outil permettant de faciliter le flux des données, Madbot (Metadata And Data Brokering Online Tool), une application web qui fournit un tableau de bord pour la gestion des données et des métadonnées de recherche. Sa philosophie est d'agréger des métadonnées autour de projets scientifiques en créant des liens, par le biais de connecteurs, vers l'endroit où les données sont stockées sans stocker les ensembles de données en tant que tels. Ces connecteurs rendent Madbot très flexible et adaptable à de nombreux environnements de recherche. Il s'interface déjà avec de nombreux outils de gestion et d'analyse de données utilisés quotidiennement par les chercheurs, tels que les carnets de laboratoire électroniques (Labguru, eLabFTW), les systèmes de stockage de fichiers (NAS, Seafile), les entrepôts de données de recherche (Zenodo, très prochainement ENA), les plateformes d'analyse basées sur le web (Omero, Galaxy) et les infrastructures de clusters accessibles via SSH. L’architecture de l’application est basée sur le standard ISA (Investigation, Study, Assay) permettant de créer des connecteurs avec pratiquement tous les outils. Madbot offre ainsi une vision transversale des données et des métadonnées pour chaque projet de recherche. Il permet aux chercheurs et à leurs équipes d'adopter progressivement une approche vertueuse de la gestion de leurs données, tout en les accompagnant vers une publication FAIR.

Contraintes et risques

Le poste est localisé sur la plateforme de l'Université Paris Cité IPOP-UP dédié à la promotion et à la pratique de la bioinformatique, au sein de l'unité Epigénétique et Destin Cellulaire (UMR7216) à Paris 13ème.
La personne recrutée sera formée à son arrivée aux outils et techniques mis en œuvre au sein d'une infrastructure de calcul scientifique. Elle s'intégrera dans son équipe d'accueil, et participera, sur site et en télétravail, aux groupes de travail de l'IFB pertinents pour sa mission. Le travail nécessitera des déplacements occasionnels en France et à l'étranger pour participer à des réunions, des formations ou des événements.