Ingénieur biologiste en traitement de données F/H

Choisir Sorbonne Université, c’est rejoindre une université engagée sur les enjeux de développement durable, de diversité, d’égalité, d’innovation, de diffusion des savoirs, d’ouverture sur le monde et de qualité de vie au travail de ses personnels.

Université pluridisciplinaire de recherche intensive de rang mondial, elle s’attache à répondre aux enjeux scientifiques du 21e siècle et à transmettre les connaissances issues de ses laboratoires et de ses équipes de recherche.

Déployant ses formations auprès de 55 000 étudiantes et étudiants dont 4000 doctorantes et doctorants et 12300 étudiantes et étudiants étrangers, elle regroupe plus de 3300 enseignantes et enseignants, enseignantes-chercheuses et enseignants-chercheurs, chercheuses et chercheurs, près de 4 000 enseignants-chercheurs et enseignants partenaires, environ 3 000 personnels de bibliothèque, administratifs, technique, sociaux et de santé (BIATSS) et 2000 ITA partenaires. Son budget est de plus de 700 M€.

Située au cœur de Paris, elle présente une organisation avec des directions interfacultaires et trois facultés de « Lettres », « Santé » et « Sciences et Ingénierie » et est présente dans plus de 27 sites en Île-de-France et en régions

• Fonctions : Ingénieur-e biologiste en traitement de données
• Emploi-type : A2A41
• Catégorie : A
• Corps : IGE
• BAP : A
• CDD de 1 an.

Mission : Analyse des données bioinformatiques dans l’étude VIRONMENT

Au sein de l’IPLESP/CINBIOS, le/la candidat(e) définira des pipelines de traitement de l’information obtenue à partir de tissus tumoraux et sains comme décrit dans le protocole VIRONMENT. Il s’agira de réaliser des analyses de RNAseq, à la fois en Bulk et en Single Cell, à partir de données générées en interne ainsi que de données publiques. Le/la candidat(e) sera également impliqué(e) dans l’analyse de données issues de technologies de protéomique spatiale. En étroite collaboration avec le responsable opérationnel de CINBIOS et les investigateurs, il/elle participera à l’interprétation des résultats, à la rédaction de rapports ainsi qu’à la valorisation scientifique des travaux.

Activités principales :

• Contribuer à la définition de la stratégie d’analyse des données conformément aux objectifs scientifiques
• Assurer le déroulement de l’étude d’un point de vue bioinformatique
• Organiser et centraliser le stockage des données brutes, de leur traitement et des résultats
• Réaliser ou coordonner les analyses bioinformatiques
• Participer à l’analyse des résultats bioinformatiques en collaboration avec les autres membres du projet
• Archivage des données en lien avec la réglementation en vigueur
• Participation aux réunions du Conseil Scientifique de l’étude
• Participer à la mise à jour et actualisation du projet en fonction des nouvelles données de la littérature (veille bibliographique)

Conduite de projets : Oui

Encadrement : Non

Connaissances transversales requises :

• Connaissances en biologie moléculaire avec un intérêt fort pour la recherche contre le cancer
• Maîtrise de R (et/ou Python) pour l'analyse de données et le développement d'outils
• Connaissance des approches de modélisation statistique et probabiliste
• Analyse de données omiques (RNA-seq, single-cell, spatial transcriptomique)
• Rédiger des informations relatives à son domaine d'intervention pour assurer un suivi et une traçabilité
• Rédiger et mettre en forme des notes, documents, rapports et articles scientifiques relatifs à son domaine de compétence
• S'exprimer en face-à-face auprès d'une ou plusieurs personnes
• Travailler en équipe pluridisciplinaire / en réseau
• Utiliser les logiciels d’analyses bioinformatique
• Utiliser un environnement de calcul haut débit

Savoir-faire :

• Bureautique, Base de données
• Programmation, Calcul haut débit (utilisation de HPC)
• Gestion de données, relatives à son domaine
• Expérience d’analyse de données -omique en oncologie
• Organisation et fonctionnement interne de projets de recherche
• Vocabulaire médical
• Anglais scientifique
• Éthique et déontologie médicale

Savoir-être :

• Travail en équipe
• Capacité à transmettre ses résultats à un public non spécialiste
• Autonomie dans la mise en place de pipelines bioinformatiques