Ingénieur·e Biologiste en Traitement de Données H/F - INSERM

La personne recrutée travaillera au sein de l'Equipe de Recherche Labellisée Inserm et du « Hub BIO-COMPUTING ». La mission principale de l'agent sera de participer au développement de méthodologies adaptées à la recherche du LBMC, en particulier en lien avec le traitement et l'analyse de données omiques, sur des thématiques portées par les équipes du laboratoire incluant l'organisation 3D du génome, l'épigénétique et le métabolisme des ARNs. L'ingénieur-e accompagnera les chercheurs tout au long du processus de production et d'analyse de données (traitement et analyse, modélisation, stockage et data management) ainsi que les personnels du LBMC afin qu'ils puissent améliorer leurs bonnes pratiques liées au bio-computing.

· Mettre en place des procédures standardisées de traitement et d'analyse des données omiques depuis leur production jusqu'à leur dépôt sur les entrepôts de données (ex : NCBI/EBI), en utilisant des infrastructures de calculs et stockage adaptées (ex : cluster de calcul).

· Aider à l'implémentation de développements méthodologiques pour traitement de données biologiques (ex : omiques, imagerie, modélisation).

· Intégrer des données multi-omiques (transcriptomique, translatomique, protéomique) pour l'étude de la régulation de l'expression des gènes.

· Assurer le respect des normes qualité et des réglementations en vigueur pour garantir la reproductibilité des analyses effectuées et aider les différentes équipes à améliorer leurs bonnes pratiques (ex : codage, développement logiciel, conteneurisation).

· Participer à la formation interne des membres du laboratoire à ces nouvelles méthodologies et à l'activité du réseau bio-informatique local en participant à des formations.

· Accompagner les équipes de recherche : conseils méthodologiques, assistance, formation et former les chercheurs aux procédures existantes et assurer le support technique et la formation aux outils développés.

· Participer à des co-encadrements d'étudiants sur des projets de recherche en collaboration avec des bio-informaticiens ou avec des biologistes.

· Connaissances générales en biologie cellulaire et moléculaire.

· Expertise en développement de pipelines bioinformatiques pour le traitement et l'analyse de données.

· Bonnes connaissances sur le fonctionnement des clusters de calcul et sur le stockage et le dépôt de données.

· Des connaissances en analyses statistiques communément utilisées en biologie (ex : modèles linéaires, ACP) seraient un plus.
· Maîtrise de logiciels requis pour l'analyse de données omiques (ex : DESeq2, TopHat, STAR, samtools, bedtools, etc.).
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· Maîtrise d'au moins un langage de programmation (ex : Python, R, Bash), et des systèmes Unix/Linux. Une connaissance de langages compilés serait un plus.

· Connaissance d'outils pour la gestion de codes (ex : git).

· Utilisation d'infrastructures et de clusters de calculs (ex : pour l'analyse des données ou l'exploration numérique de modèles computationelles).

· Développement de pipelines bioinformatiques pour le pré-traitement, l'analyse et la modélisation de données biologiques. L'utilisation de nextflow et nf-core serait un plus.

· Mise en place de bonnes pratiques sur l'utilisation des données (approche FAIR : Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

· Maîtriser l'anglais scientifique à l'oral et à l'écrit. Les candidats seront capables, en anglais, de s'exprimer, de suivre une présentation scientifique ou une réunion de laboratoire, de lire des publications et d'aider à la rédaction de travaux de recherche.

· Travailler en équipe et être force de proposition.

· Gérer de manière autonome les aspects biocomputing de projets de recherche.
· Expérience professionnelle en recherche et support à la recherche en bio-informatique et en analyse de données issues d'approches à très haut débit.

· Master ou équivalent