Ingénieur de recherche (H/F) en apprentissage automatique appliqué à la génomique évolutionnaire

Job Description

Missions

Le/la candidat·e sera recruté.e dans le cadre d’un projet financé par la Fondation pour la Recherche Médicale visant à caractériser l’origine évolutive des maladies génétiques complexes humaines à partir de données génomiques anciennes et modernes.
La mission consistera à concevoir et développer une méthode d’apprentissage automatique destinée à inférer des paramètres évolutionnaires à partir de données génomiques anciennes et modernes à grande échelle. Le poste implique une contribution directe à la définition du cadre méthodologique, à l’implémentation des modèles, ainsi qu’à leur validation sur données simulées et empiriques.
Le ou la candidat·e travaillera à l’interface entre génétique évolutionnaire, modélisation statistique et apprentissage automatique, en collaboration étroite avec les membres de l’équipe.

Activity

• Conception et développement d’une méthode d’apprentissage automatique pour l’inférence de paramètres évolutionnaires
• Implémentation et optimisation d’algorithmes adaptés à des jeux de données génomiques à grande échelle
• Développement de stratégies de validation sur données simulées et réelles
• Intégration de la méthode dans un environnement de calcul reproductible
• Participation aux discussions méthodologiques et à la valorisation scientifique des développements

Your Profil

Skills

Compétences techniques :
• Formation en apprentissage automatique, statistiques, bioinformatique, génomique computationnelle ou discipline apparentée
• Expérience en développement d’algorithmes ou de modèles statistiques
• Maîtrise de Python (frameworks ML appréciés : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)
• Maîtrise des environnements Unix/Linux
• Expérience en traitement de données à grande échelle

Compétences transversales :
• Capacité à travailler de manière autonome sur un développement méthodologique
• Esprit analytique et rigueur scientifique
• Capacité à interagir avec des chercheurs issus de disciplines différentes
• Bonne maîtrise de l’anglais scientifique

Your Work Environment

Le projet se déroulera au sein de l’équipe de Stéphane Peyrégne à l’Institut Jacques Monod. Cette équipe récemment créée étudie les génomes anciens afin de mieux comprendre l’évolution humaine et ses implications pour la biologie et la santé. Le ou la candidat·e bénéficiera d’un environnement de travail favorisant les analyses génomiques à grande échelle et le développement d’outils informatiques.

Compensation and benefits

Compensation

A partir de 3 237 € brut mensuel selon expérience

Annual leave and RTT

44 jours

Remote Working practice and compensation

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

About the offer

About the CNRS

The CNRS is a major player in fundamental research on a global scale. The CNRS is the only French organization active in all scientific fields. Its unique position as a multi-specialist allows it to bring together different disciplines to address the most important challenges of the contemporary world, in connection with the actors of change.

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