Lead Bioinformaticien H/F Adoc Talent Management

Détail du poste

Vous jouerez un rôle clé dans le développement de l'entreprise en participant activement à la stratégie R&D de la start'up et son implémentation.

Endossant un rôle de référent dans votre domaine, vous serez en charge de développer et de maintenir des pipelines bioinformatiques robustes et scalables pour le traitement et l'analyse de données génomiques, transcriptomiques et cliniques. Vous veillerez à garantir la qualité et la reproductibilité des analyses issues des études cliniques en cours et à venir.

En collaboration étroite avec l'équipe de biologie moléculaire, vous intégrerez et analyserez des données biologiques complexes afin d'en extraire des informations significatives, telles que l'hétérogénéité des maladies ou l'identification de nouveaux biomarqueurs urinaires. Vous contribuerez également à la rédaction de la documentation scientifique et technique.

Enfin, vous présenterez et communiquerez vos résultats de manière claire aux équipes internes ainsi qu'aux parties prenantes externes, Vous interagirez avec des partenaires variés : cliniciens, experts en IA, développeurs de WebApp pour l'intégration des pipelines.

Le poste est basé à Palaiseau, au sein du campus de l'École Polytechnique où se trouvent les bureaux et le laboratoire. L'équipe, dynamique et en pleine croissance, offre un environnement stimulant avec la possibilité d'effectuer du télétravail partiellement.

Vous êtes titulaire d'un PhD ou d'un Master en biologie computationnelle / bioinformatique ou dans un domaine connexe. Des connaissances et un intérêt pour le machine learning et l'intelligence artificielle seraient appréciés, ainsi qu'une expérience en visualisation de données.

Vous démontrez une forte appétence pour le développement de solutions appliquées et la mise en production de pipelines ou d'outils bioinformatiques. Vous êtes capable de traduire des résultats scientifiques en solutions concrètes, robustes et adaptées à un environnement produit, idéalement IVD ou dans un environnement contraint d'un point de vue règlementaire / sous marquage CE.

Grâce à votre expérience significative dans un environnement Biotech ou Medtech, vous disposez d'une solide connaissance des formats de données biologiques et cliniques, ainsi que de l'analyse omique, en particulier sur les données bulk RNA-seq et WGS ainsi d'une capacité à concevoir, maintenir et industrialiser des pipelines bioinformatiques (génomique, transcriptomique).

Vous faites preuve d'une grande autonomie technique et êtes capable de proposer ou rechercher de manière proactive des solutions techniques adaptées aux problématiques rencontrées. Vous avez un intérêt marqué pour la biologie, les enjeux produits et les disciplines complémentaires au sein de l'équipe. Vous appréciez d'évoluer dans un environnement collaboratif et interdisciplinaire. Vous êtes rigoureux·se, organisé·e, curieux·se, proactif·ve et motivé·e. Enfin, une aisance en communication en anglais et français, tant à l'écrit qu'à l'oral est nécessaire.

Fort·e d'un esprit entrepreneurial, vous aspirez à ce que votre travail contribue directement au développement du produit et impacte positivement la santé humaine ? Aspirant à grandir avec la start'up, vos responsabilités s'étofferont rapidement selon vos souhaits et atouts, merci d'envoyer votre candidature (CV, GITHub, liste de publications/brevets, motivations et prétentions salariales) sans tarder à Adoc Talent Management.

Adoc Talent Management recherche pour son client, une jeune startup medtech basée à Palaiseau, un Lead Bioinformaticien (F/H) souhaitant s'impliquer dans le développement d'une solution innovante de dépistage non invasif du cancer.

Aujourd'hui, la participation des femmes au dépistage du cancer stagne en France, alors même que le nombre de cas ne cesse d'augmenter. Or, une détection précoce améliore significativement les chances de guérison.

L'ambition de notre client : transformer le dépistage du cancer en proposant aux professionnel·le·s de santé un test urinaire simple, fiable et accessible, en combinant biologie moléculaire et intelligence artificielle.