Chargé de Recherche - IA Générative et Édition du Génome H/F Muséum Nationel d'Histoire Naturelle

Détail du poste

Contexte du recrutement et définition de poste

Résumé du projet

Nous recrutons un chargé de recherche (F/H) pour un projet interdisciplinaire à la croisée de l'intelligence artificielle, de la génomique et de la thérapie génique. L'objectif est de développer une stratégie basée sur l'IA générative pour modifier le génome et augmenter l'expression d'utrophine (UTRN), une approche thérapeutique indépendante des mutations pour la Dystrophie Misculaire de Duchene. Le/la candidat(e) travaillera en collaboration avec l'équipe ARchE (Laboratoire de structure et instabilité des Génomes) et l'équipe d'édition génomique de Mario Amendola (Généthon).

Missions principales :
- Intégrer et analyser des jeux de données multi-omiques (RNA-seq, CAGE, ChIP-seq, ATAC-seq).
- Adapter des modèles d'apprentissage profond (Borzoi, Enformer) au contexte musculaire.
- Concevoir et prioriser des modifications génomiques via des pipelines d'IA générative.
- Collaborer avec des biologistes pour valider les modifications dans des modèles cellulaires musculaires.
- Affiner les modèles par itérations entre prédictions in silico et validations expérimentales.

Project Summary :

We are seeking a highly motivated postdoctoral researcher to join an interdisciplinary project at the intersection of artificial intelligence, genomics, and gene therapy. The project aims to develop and validate a generative AI-based strategy to modify the genome to upregulate utrophin (UTRN) as a mutation-independent therapeutic approach for Duchenne Muscular Dystrophy (DMD). The successful candidate will work jointly with the ARchE team (MNHN, CNRS, INSERM and Sorbonne Université) and the gene editing team of Mario Amendola (Genethon).

Key Responsibilities :
- Integrate and curate multimodal genomic datasets (RNA-seq, CAGE, ChIP-seq, ATAC-seq).
- Adapt and fine-tune deep learning models (e.g., Borzoi, Enformer) for muscle-specific regulatory prediction.
- Design and prioritize genome edits using generative AI pipelines.
- Collaborate with experimentalists to validate edits in muscle cell models using CRISPR-based technologies.
- Iterate between computational predictions and experimental feedback to refine models and strategies.

Profil recherché
- Doctorat en biologie computationnelle, bioinformatique, apprentissage automatique ou domaine connexe.
- Expérience solide en deep learning appliqué.
- Connaissances en édition du génome (CRISPR/Cas9, édition de base/prime) appréciées.
- Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow).
- Bonnes capacités de communication et goût pour le travail en équipe interdisciplinaire.
- PhD in Computational Biology, Bioinformatics, Machine Learning, or a related field.
- Strong experience in deep learning, preferably applied to genomics.
- Familiarity with genome editing technologies (CRISPR/Cas9, base/prime editing) is a plus.
- Proficiency in Python and deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow).
- Excellent communication skills and ability to work in a collaborative, interdisciplinary environment.

Information(s) complémentaire(s)

Venez rejoindre un établissement chargé d'histoire, engagé dans la société, en pleine évolution, à la renommée nationale et internationale. Riche d'une grande variété de métiers et d'activités, le Muséum vous propose d'intégrer des équipes à taille humaine dans un cadre de travail agréable et un environnement stimulant.

Le contrat

Localisation : Jardin des plantes

Contrat : CDD de droit public

Temps de travail : 35h35 par semaine et 44 jours de congés annuels.

Les avantages

Un environnement de recherche stimulant à Paris.
Accès à des ressources de calcul haute performance (Jean-Zay HPC).
Un salaire compétitif (55 000 €/an) et un budget de recherche.
Opportunités de collaborations internationales et de participation à des conférences

Remboursement de 75% des frais de transport en commun ou forfait mobilité durable (vélo ou covoiturage)

Télétravail possible jusqu'à deux jours par semaine après 4 mois d'ancienneté

Restaurant d'entreprise

Prise en charge partielle de votre mutuelle

Un comité social et une association sportive et culturelle

Accès illimité aux sites de l'établissement avec invités