Ingenieur ioinformaticien(ne), analyse de séquences haut débit

Type de poste
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

<p>46, rue d&#39;Ulm</p><p>75005 Paris</p><p>&nbsp;</p>
Paris
France

Contacts
Auguste Genovesio
Hervé LE HIR
Email du/des contacts
auguste.genovesio@ens.fr
lehir@ens.fr
Description

Mission :

Le/la bioinformaticien(ne) aura pour mission de réaliser des analyses de données de séquençage à haut débit (association de stratégies « CLIP-seq » et « RNA-seq »). Il/Elle disposera pour cela d’outils développés au sein de la plateforme transcriptomique de l’IBENS et sera amené à développer des outils spécifiques aux projets (méthodes statistiques, visualisation, …). Le but sera d’identifier les cibles ARN de protéines afin de comprendre comment celles-ci interviennent dans la régulation de l’expression des gènes chez l’homme et la souris et ceci dans différents environnements cellulaires sains et pathologiques (voir références bibliographiques : (1) Saulière et al. Nature Structural and Molecular Biology 2012 ; (2) van Nostrand et al. Nature Methods 2016 ; Le Hir et al. Nature Review in Molecular and Cellular Biology 2016).

 

Contexte :

Le projet est une collaboration entre deux équipes de recherche de la section de génomique fonctionnelle de l’IBENS : l’équipe d’Hervé Le Hir qui s’intéresse à l’expression des ARN messagers dans les cellules eucaryotes et l’équipe d’Auguste Genovesio qui développe des approches innovantes d’analyse de grandes données biologiques. La mission du/de la candidat/e sélectionné/e se déroulera au sein de l’équipe d’Auguste Genovesio en très étroite collaboration avec l’équipe d’Hervé Le Hir qui génère toutes les données de ce projet.

 

Compétences :

- Avoir une formation minimum de niveau bac+5 en bioinformatique.

- Maîtriser des langages de scripts (ex : Python, R, Bash).

- Posséder les connaissances adéquates en statistiques.

- Etre familier avec le système d’exploitation Linux.

- Maîtriser l’anglais technique et scientifique.

- Posséder des connaissances générales sur les méthodes d’analyse de données haut débit en génomique, en particulier sur les méthodes d'analyse de séquences.

- une expérience antérieur de traitement de données sur un cluster de calcul serait un plus

 

Contact : Envoyer un CV, une lettre de motivation et et les coordonnées de référents à Auguste Genovesio (auguste.genovesio@ens.fr) et à Hervé LE HIR (lehir@ens.fr) avant le 30 juin 2016.