Bioinformaticien - génomique végétale

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Nom de la structure d'accueil
Adresse

Chemin de borde rouge
31320 Castanet-Tolosan
France

Contacts
Stéphane Cauet
Email du/des contacts
cnrgv-direction@inra.fr
Description

Environnement
Localisé sur le centre INRA de Toulouse, le CNRGV (https://cnrgv.toulouse.inra.fr) est une infrastructure nationale spécialisée dans la génomique végétale qui joue un rôle clé sur la scène internationale. Ce laboratoire accompagne les programmes de recherche en génomique végétale en proposant des solutions technologiques innovantes auprès de la communauté scientifique internationale, pour répondre aux grands enjeux de la recherche agronomique. En effet, la génomique est une discipline d’importance pour mieux comprendre les mécanismes qui permettent l’adaptation et l’évolution des plantes dans un contexte environnemental donné. Le CNRGV développe notamment de nouvelles méthodes d’analyse de régions d’intérêts ciblées dans les génomes, permettant de relier un génotype à un phénotype donné.

Missions
Le CNRGV recherche un(e) bioinformaticien pour venir renforcer l’équipe informatique et apporter son support en bio-informatique auprès de l’équipe du laboratoire. Il participera notamment à l’analyse des données de séquençage de génomes, de régions ciblées et à la mise en place de pipeline standardisé de traitement des données issues des nouvelles technologies de séquençage (PacBio Sequel, ONT, 10X genomics, Bionano). Il proposera des outils adaptés pour réaliser l’analyse des données et visualiser les résultats, notamment en recherchant des solutions permettant d’exploiter des données issues de technologies hétérogènes.
Ces missions impliquent des relations permanentes avec les membres de l’équipe, et s’effectuera sous la responsabilité du responsable informatique de l’unité.

Compétences recherchées
• Connaissance des nouvelles technologies de séquençage (PacBio Sequel, ONT, 10X genomics)
• Connaissance des principes d’analyses de données de séquençage haut débit et outils associés
• Etre familier avec les approches bioinformatiques standard et les pipelines d’analyse de données
• Compétence en développement/scripting (Perl, Python, Bash, R)
• Savoir évaluer la qualité des résultats et de leur interprétation
• Savoir élaborer des jeux d’essais et des tests unitaires
• Maîtrise de l’environnement Linux et de l’anglais technique
• Une première expérience sur le traitement de données de séquençage serait un plus
• Personne motivée, rigoureuse et dynamique

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente