Ingénieur en Modélisation Computationnelle Intelligence Artificielle IA et Développement de Pipelines H/F - Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche

MISSIONS &ACTIVITÉS DU POSTE :

Notre groupe recherche un ingénieur d'étude pour contribuer à un projet de recherche de pointe portant sur la modélisation computationnelle, les nanoparticules lipidiques (LNP) et le développement de solutions d'administration de médicaments assistées par l'IA. L'ingénieur travaillera en autonomie technique et sera en charge de :
- Mise en place de pipelines automatisés pour les simulations de dynamique moléculaire (MD) et l'intégration de données expérimentales.
- Étude et analyse de la structure et de la dynamique des interactions entre LNPs et ARN par simulations de dynamique moléculaire (CG-MD) et méthodes d'apprentissage automatique (ML).
- Transfert des résultats obtenus sous forme de rapports structurés, de scripts reproductibles et d'analyses à destination des collaborateurs académiques et industriels.
- Déterminer les paramètres optimaux pour la prédiction de l'efficacité d'administration de l'ARN en utilisant des approches intégratives combinant MD et ML.

Diplôme souhaité : Master 2 en modélisation moléculaire, bioinformatique, chimie, biophysique computationnelle ou domaines proches.

Expérience souhaitée : Expérience en stage ou en projet de recherche utilisant des simulations de dynamique moléculaire ou de la modélisation biomoléculaire.

Rémunération indicative (visible par les candidats) : Selon la grille de l'ENS.

COMPETENCES ATTENDUES :

Connaissances :
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- Simulation de dynamique moléculaire (MD) et modélisation computationnelle.
- Bases de l'apprentissage automatique appliqué à la modélisation moléculaire.
- Biophysique des nanoparticules lipidiques (un atout).
- Bioinformatique appliquée aux systèmes biomoléculaires.

Savoir faire :
- Développement de pipelines d'automatisation pour les simulations.
- Programmation (Python, Bash) et expérience avec GROMACS ou équivalent
- Traitement et analyse de grandes séries de données issues de simulations.
- Utilisation de logiciels d'analyse de trajectoires moléculaires.
- Analyse de données, modélisation prédictive et transmission des résultats.
- (Autres) Utilisation de ressources de calcul intensif (HPC).

Savoir être :
- Autonomie
- Capacité d'organisation
- Capacité à communiquer
- Être coopératif