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Portail > Offres > Offre UMR5095-KILAUD-002 - Chercheur postdoctoral en biologie computationnelle H/F

Chercheur postdoctoral en biologie computationnelle H/F

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mardi 20 décembre 2022

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Informations générales

Référence : UMR5095-KILAUD-002
Lieu de travail : BORDEAUX
Date de publication : lundi 14 novembre 2022
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2805,35 et et 4140,29 euros bruts mensuels en fonction de l'expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : 1 à 4 années

Missions

Le chercheur postdoctoral en biologie computationnelle aura pour mission le développement de logiciels et de la science ouverte pour le cancer.

Activités

Le chercheur postdoctoral contribuera spécifiquement à l'avancement des portails d'analyse de données sur le cancer - objectif du WP3 du projet. Le travail sera basé sur des méthodes de calcul existantes mises en œuvre sous la forme de conteneurs logiciels interopérables dans des environnements de recherche virtuels (ERV) et des gestionnaires de flux de travail (par exemple, Galaxy : https://usegalaxy.eu). L'utilisation de plateformes adoptées par la communauté, cBioPortal (https://www.cbioportal.org) et les systèmes d'aide à la décision clinique (par exemple MTBP, https://mtbp.org/ExamplePublic.php ou PCGR https://github.com/sigven/pcgr), rendra les opérations de la couche logicielle sous-jacente transparentes pour les utilisateurs.

Compétences

Nous recherchons une personne très motivée, passionnée par le développement de la science par la technologie, ayant un goût prononcé pour le travail en équipe et d'excellentes aptitudes à la communication, qui s'épanouira au sein de notre équipe pour obtenir les meilleurs résultats. Le candidat retenu devra posséder les compétences ou l'expérience suivantes :
- Formation souhaitée: Doctorat en bioinformatique, informatique, biostatistique, mathématiques appliquées ou dans une discipline connexe.
- Maitrise du traitement et de l'analyse de données de séquençage de nouvelle génération (ADN-Seq et ARN-Seq) pour des applications liées à la santé.
- Compréhension des principales analyses de données sur le cancer (par exemple, détection et annotation de variants, identification de biomarqueurs).
- Maîtrise de Python et de R.
- Expérience préalable dans le développement de logiciels.
- Connaissance des gestionnaires de pipeline/systèmes de flux de travail (par exemple Galaxy, Snakemake)
- Expérience de Docker et/ou Singularity
- Une expérience en machine learning serait un plus.

- Les candidats doivent faire preuves de grandes capacités relationnelles pour travailler dans le cadre d'un projet de collaboration transfrontalière.
- Maîtrise de l'anglais parlé et écrit est une exigence (niveau C2 à C1 du cadre européen de référence pour les langues)

Contexte de travail

Le projet EOSC4Cancer vise à connecter un ensemble de nœuds interopérables, par exemple des centres européens de lutte contre le cancer, des infrastructures de recherche, des centres médicaux, qui donnent accès à des données FAIRifiées sur le cancer dans un ou plusieurs environnements d'utilisateurs authentifiés. La sélection des données et leur connectivité seront déterminées par des cas d'utilisation clés qui démontrent l'intérêt à toutes les étapes du parcours du patient atteint d'un cancer, et mis à disposition au travers d'environnements de visualisation et d'analyse intuitifs.
Ce projet vise à rendre accessibles les données génomiques, d'imagerie, médicales, cliniques, environnementales et socio-économiques sur le cancer, en utilisant et en améliorant les systèmes fédérés et interopérables existants pour identifier, partager, traiter et réutiliser en toute sécurité les données FAIR sur le cancer au-delà des frontières, et il les proposera via des environnements d'analyse pilotés par la communauté. La mise à disposition par EOSC4Cancer d'ensembles de données sera essentielle pour que les méthodes analytiques et informatiques soient reproductibles et robustes, y compris les approches machine learning et d'intelligence artificielle. Les cas d'utilisation d'EOSC4Cancer couvriront le parcours du patient, de la prévention du cancer au diagnostic et au traitement, jetant ainsi les bases des trajectoires de données et des flux de travail pour les futurs projets sur le cancer.

Le chercheur postdoctoral travaillera dans l'équipe "Biologie computationnelle et bioinformatique" (IBGC, CNRS, Bordeaux - France) sous la supervision de Macha Nikolski (co-responsable du WP3). Une forte collaboration avec les autres équipes du projet est attendue, en particulier avec l'équipe du Pr. Eivind Hovig, Université d'Oslo (co-responsable du WP3).

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