Ingénieur·e de Recherche en Bioinformatique H/F

Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (Inserm)

Connaissances:

· Bonnes connaissances en bioinformatique appliquée à la transcriptomique (scRNA-seq, RNA-seq, spatial transcriptomics).

· Connaissances en biologie moléculaire et cellulaire, idéalement en immunologie et/ou cancérologie.

· Maîtrise des environnements Linux et des langages de programmation usuels en analyse omique (Python, R).

· Connaissance des outils et bibliothèques standards : Scanpy, Seurat, Squidpy, Anndata, etc.
Afficher la suite
· Compréhension des notions de statistiques et d'apprentissage automatique appliquées aux données biologiques.

· Connaissances souhaitées en gestion de données (Git, Docker, Snakemake ou Nextflow).

Savoir-faire:

· Analyser, interpréter et intégrer des données issues de technologies scRNA-seq et spatiales

· Développer et documenter des pipelines reproductibles

· Gérer des jeux de données volumineux et complexes

· Communiquer efficacement les résultats à des biologistes non spécialistes

· Travailler en collaboration dans un environnement pluridisciplinaire

· Assurer une veille technologique sur les nouvelles approches analytiques

Aptitudes:

· Curiosité scientifique et intérêt marqué pour la biologie et l'immunologie

· Esprit d'équipe, goût pour la collaboration et le partage d'expertise

· Rigueur, sens de l'organisation et autonomie

· Capacité d'adaptation à des projets évolutifs et interdisciplinaires

· Motivation à apprendre et à développer de nouvelles compétences analytiques
Expérience(s) souhaité(s)
· Expérience préalable en analyse de données de transcriptomique en cellule unique (stage, CDD, ou thèse)

· Expérience en traitement ou intégration de données spatiales (Visium, MERFISH, MERSCOPE, etc.) appréciée

· Une expérience dans le domaine de l'immunologie ou du microenvironnement tumoral serait un atout fort

· Participation antérieure à des collaborations multidisciplinaires (biologie/bioinformatique) souhaitée

Expérience(s) souhaité(s):

· Expérience préalable en analyse de données de transcriptomique en cellule unique (stage, CDD, ou thèse)

· Expérience en traitement ou intégration de données spatiales (Visium, MERFISH, MERSCOPE, etc.) appréciée

· Une expérience dans le domaine de l'immunologie ou du microenvironnement tumoral serait un atout fort

· Participation antérieure à des collaborations multidisciplinaires (biologie/bioinformatique) souhaitée