Missions

L'ingénieur aura pour mission d'étudier différentes données omiques principalement en cellule unique pour les échantillons de plusieurs cancers, tels que le glioblastome et le carcinome hépatocellulaire. Il / elle devra prendre en main certains pipelines déjà conçus, les adapter aux évolutions à venir et produire des rapports de résultats en tenant compte des demandes des porteurs de projets. Il/elle devra être à même d'améliorer les pipelines existants pour y introduire de nouvelles méthodes issues de la littérature.

Activités

L'ingénieur d'études recruté développera les pipelines d'analyse et d'intégration de données en étroite collaboration avec les chercheurs biologistes. Par ailleurs, plusieurs projets concernant l'analyse de données multi-omics sont actuellement en cours dans l'équipe (single cell spatial ou non). Ainsi, outre l'analyse de données single cell elle-même, l'ingénieur développera également des méthodes d'intégration de données et les appliquera aux jeux de données disponibles dans l'équipe.

Il / elle devra :
- Concevoir des développements technologiques mutualisés et innovants, en relation avec les projets des partenaires biologistes
- Conduire les projets d'analyses de données et de développement de pipelines bioinformatiques
- Assurer et organiser la veille scientifique et technologique en ce qui concerne l'analyse de données single cell et l'intégration de données omiques
- Diffuser et valoriser les résultats et réalisations technologiques sous forme de rapports, publications, présentations orales

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. Le candidat retenu devra posséder les compétences ou l'expérience suivantes.

Compétences requises :

- Maîtrise de la programmation en R et/ou Python.
- Connaissance de logiciels requis pour l'analyse de données génomiques et transcriptomiques (STAR, DeSeq2, CellRanger).
- Maîtrise de l'anglais scientifique écrit et oral: niveau B2 à C1 du cadre européen de référence pour les langues (CECRL)
- Compréhension des méthodes d'analyse de données multidimensionnelles (ACP, t-SNE, UMAP, apprentissage statistique, etc.).
- Expérience des données « single-cell » souhaitée mais pas obligatoire (Seurat ou Scanpy) ainsi que des données spatiales (Seurat, SPATA ou SquidPy).
- Compétences en analyses d'autres types de données omiques serait un plus (ex. protéomiques, métabolomiques).
- Connaissance pratique des outils de conteneurisation (Docker, Singularity),
gestionnaires de version (Git) et gestionnaires de workflow (Snakemake) souhaitée.
- Bases solides en biologie ; connaissances en biologie cellulaire et moléculaire, immunologie ou neurosciences seraient un plus.

Profil recherché :

- Diplôme de Master ou école d'ingénieur en bioinformatique, biostatistiques ou biologie.
- Expérience en bioinformatique appliquée aux données génomiques ou transcriptomiques, une expérience à l'échelle single-cell serait un plus.
- Compréhension des principales analyses de données de séquençage en cellule unique.
- Capacités organisationnelles, présentation synthétique des résultats scientifiques.
- Bonne communication avec les chercheurs en biologie, intérêt pour les questions
biologiques.
- Habitude du travail en équipe, capacités d'écoute et de proposition. Autonomie.
- Intérêt pour les aspects méthodologiques de l'analyse de données.

Contexte de travail

L'IBGC est un institut de recherche fondamentale, placé sous la double tutelle du CNRS et de l'Université de Bordeaux et est focalisé sur des thématiques variées allant de la biologie du cycle cellulaire à l'étude du métabolisme. L'institut est constitué de 12 équipes de recherche qui utilisent un important éventail d'organismes modèles pour répondre à des questions fondamentales de biologie cellulaire.
L'ingénieur d'études travaillera dans l'équipe "Biologie computationnelle et bioinformatique” (IBGC UMR CNRS 5095, Bordeaux) sous la supervision de Macha Nikolski. Une forte collaboration est attendue avec les équipes productrices de données.
L'ingénieur travaillera en collaboration avec une post-doctorante et un autre ingénieur et profitera de la présence de bioinformaticiens experts dans la conception et le développement de pipelines d'analyses de données biologiques.