Stage - Ingénieur·e de Recherche Bioinformatique H/F - Dassault Systèmes

L'organisation "Virtual Twin of Human Technology" de Dassault Systèmes est une équipe pluridisciplinaire dans des domaines technologiques, biologiques et biomédicaux de l'entreprise. Elle réalise une veille scientifique et technologique permanente ainsi que des prototypes logiciels pour évaluer l'applicabilité des nouvelles technologies et/ou des connaissances scientifiques pour une nouvelle dimension de la santé humaine.

Par exemple, dans un but de prévention, la modélisation virtuelle et sa simulation vont devenir un élément clé pour les médecins qui peuvent transformer des informations très complexes en actes médiaux pratiques.

Les pratiques cliniques actuelles reposent de plus en plus sur des données « omiques », telles que les données de séquençage, provenant de l'hôte et parfois du microbiote. La variabilité entre cohortes, en plus de l'hétérogénéité des patients, rend la compréhension toute structure cachée dans ces données difficile à interpréter. Pour permettre la stratification des patients et leur diagnostic, il est alors essentiel de développer de nouvelles méthodes d'apprentissage statistique robustes face à l'hétérogénéité des données, efficaces sur le plan computationnel, et compréhensibles par des experts humains.

Dans cette optique, l'implémentation de pipelines bio-informatiques standardisés joue un rôle clé, permettant l'automatisation, la traçabilité et la reproductibilité des traitements appliqués aux données brutes (post-séquençage par exemple). En harmonisant les étapes d'analyse, du prétraitement à l'extraction de caractéristiques, ils permettent de comparer les études, d'intégrer les données de différentes cohortes et de fournir une base fiable pour l'application de modèles d'Intelligence Artificielle.

Vos missions

Dans ce contexte, vos principaux objectifs de stage seront les suivants :

· Etat de l'art : Identifier et analyser des pipelines bioinformatiques décrits dans la littérature [1,2] en lien avec le traitement de données omiques (ex. : données de séquençage, métagénomique, transcriptomique, etc.)

· Implémenter et adapter ces pipelines à partir des protocoles publiés.

· Automatiser les différentes étapes d'analyse, du prétraitement à l'extraction de caractéristiques, en utilisant des outils et langages adaptés (ex. : Nextflow, Snakemake, Python, R). [3]

· Synthétiser vos travaux et les présenter aux autres membres de l'équipe.

[1] MEGAHIT: an ultra-fast single-node solution for large and complex metagenomics assembly via succinct de Bruijn graph (DOI: )

[2] CD-HIT: accelerated for clustering the next-generation sequencing data (DOI: )

[3] Nextflow enables reproducible computational workflows (DOI: https://doi.org/10.1038/nbt.3820)

Vos qualifications

Actuellement en Master 2 / Bac +5 en Ecole d'ingénieur ou Université, avec une spécialisation en BioInformatique, Computational Biology ou Biologie des Systèmes.

Vous avez des connaissances dans les domaines suivants :

- Excellent niveau de programmation en Python et/ou R et/ou Java
- Expérience avec un gestionnaire de pipeline type Nextflow et/ou Snakemake.
- Connaissance des données omiques et en outils d'analyse bio-informatique
- À l'aise avec un environnement Unix.
- Familiarité avec des outils de conteneurisation tels que Docker ou Podman.

De nature rigoureuse et autonome, vous savez travailler en équipe et contribuer efficacement à la réussite collective. Vous êtes force de proposition et savez faire preuve de pédagogie dans la présentation et l'explication des résultats du stage.

Vous avez un niveau d'anglais suffisant pour pouvoir comprendre et analyser la documentation technique écrite en anglais.

Une première expérience en développement de pipeline serait un vrai plus.

Nous rejoindre c'est aussi

Intégrer une entreprise scientifique au coeur de l'innovation technologique, portée par une forte croissance depuis plus de 40 ans

Principaux avantages et bénéfices :

· Environnement multiculturel

· Cadre de travail convivial axé sur le bien-être et la santé

· Engagement en faveur de la diversité et de l'inclusion

· Politique dynamique de développement de carrière : plan de formation, mobilités internes, etc