Doctorat (H/F) en développement de méthodes d’apprentissage automatique pour l’intégration de données omiques unicellulaires
- CDD Doctorant
- 36 mois
- BAC+5
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
Biologie du Développement et Cellules Souches
Type de Contrat
CDD Doctorant
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
75724 PARIS 15
Durée du contrat
36 mois
Date d'Embauche
01/05/2026
Rémuneration
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Postuler Date limite de candidature : vendredi 1 mai 2026 00:00
Description du Poste
Sujet De Thèse
Le séquençage haut débit à cellule unique, qui extrait d’énormes quantités de données moléculaires d’une cellule, crée des opportunités passionnantes pour l’apprentissage automatique afin de répondre aux questions biologiques en suspens. Le doctorant (H/F), qui sera recruté dans le cadre de l’ERC StG MULTI-viewCELL, travaillera sur le développement d’une nouvelle méthode combinant l’apprentissage automatique et la modélisation biophysique pour modéliser le développement de l’embryon à partir de données transcriptomiques spatiales.
Activités principales :
- conception d'une nouvelle méthode mathématique
- veille documentaire de publications pertinentes pour le domaine
- programmation/codage en Python (Pytorch)
- présentation des résultats obtenus en conférence
- interaction avec les membres de l’équipe et les collaborateurs internationaux
Diplôme : Master en sciences des données ; informatique ; mathématiques appliquées
Nous attendons d'un candidat qu'il dispose d'une solide expérience en apprentissage automatique ou en statistiques. Le candidat doit également maîtriser des langages de programmation comme Python. La familiarité avec les données unicellulaires et l'expérience avec les méthodes et les logiciels existants pour les cellules uniques représenteraient un fort avantage. D'excellentes compétences en communication et un esprit d'équipe, ainsi qu'une capacité à travailler en autonomie sont essentiels. Un anglais courant, tant à l'oral qu'à l'écrit, est requis.
Votre Environnement de Travail
L'équipe Machine Learning for Integrative Genomics (https://research.pasteur.fr/en/team/machine-learning-for-integrative- genomics/) de l'Institut Pasteur, dirigée par Laura Cantini, travaille à l'interface de l'apprentissage automatique et de la biologie (outils développés par l'équipe : https://github.com/cantinilab). L’équipe est composée de 9 personnes : 4 doctorants, 3 post-doctorant, 1 Ingénieur de recherche et 1 assistante.
L’équipe est associée au département de biologie computationnelle de l'Institut Pasteur, à l'UMR3738 et à l'Institut d'intelligence artificielle PRAIRIE. L’équipe a récemment remporté un financement ERC StG qui fait l'objet de ce recrutement.
MULTIview-CELL ERC StG :
https://www.ins2i.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/laura-cantini-un-projet-erc-starting-grant-linterface-entre-apprentissage-automatique-et
https://research.pasteur.fr/en/project/multi-viewcell/
Rémunération et avantages
Rémunération
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel
Congés et RTT annuels
44 jours
Pratique et Indemnisation du TT
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
À propos de l’offre
| Référence de l’offre | UMR3738-DEBPHI-006 |
|---|---|
| Section(s) CN / Domaine de recherche | Mathématiques et interactions des mathématiques |
À propos du CNRS
Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.
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