Société Française de Bioinformatique

Mots-Clés

bioinformatique omique environnement

Description

Dans un premier temps, le poste est à pourvoir en CDD, et dans un second temps, un poste de titulaire sera ouvert par voie de concours sur la session 2022.

MISSIONS ET ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL : Le Laboratoire Microorganismes : Génome et Environnement (LMGE) UMR CNRS 6023 (Clermont-Ferrand) héberge plus de 130 chercheurs, enseignant-chercheurs, praticiens hospitaliers, ingénieurs, techniciens et contractuels, répartis dans 6 équipes de recherche, travaillant actuellement sur les microorganismes procaryotes et eucaryotes (Archées, Bactéries, Protistes, Champignons), ainsi que sur les virus, depuis les aspects moléculaires et cellulaires jusqu’aux rôles de ces organismes dans les écosystèmes.L'agent recruté apportera un soutien aux chercheurs de l'unité pour analyser des données issues de méthodes « -omiques » (e.g. Séquençage haut débit, Transcriptomique, Protéomique, Métabolomique, volatomique), tant d'un point de vue bio-informatique que de la reconstruction des réseaux d'interactions et de l'intégration de données -omiques, de manière à contribuer à la compréhension des liens entre structure des communautés microbiennes et fonctionnement des écosystèmes.

COMPETENCES REQUISES :

• Biologie (connaissance générale, connaissances en écologie et microbiologie appréciées).
• Traitement des données haut débit : métagénomique (reconstruction de génomes microbiens, annotation fonctionnelle...), métabarcoding, métatranscriptomique, métaprotéomique ou métabolomique.
• Intégration, analyse et représentation de gros volumes de données de nature différente (-omiques et autres) pour la compréhension des liens entre la biodiversité des écosystèmes, les interactions écologiques et fonctionnelles au sein des communautés.
• Connaissance des méthodes relatives à la fouille de données et à l'analyse multidimensionnelle, l'analyse de graphe et notions de deep learning.
• Compréhension des techniques d'analyse de biologie moléculaire, de séquençage à haut débit et d'analyse en cellule unique
• Maîtrise du travail en environnement linux et sur cluster de calculs
• Utilisation de langages de programmation (R, Python, bash, ).
• Maîtrise des concepts et outils de la bio-informatique
  
• Connaissance des bases publiques de données omiques et biologiques ;
• Maitrise des API de type REST
• Maîtriser des logiciels de gestion de tâches et de version (snakemake, git)
• garantir la qualité et la pertinence des outils d'analyse et des résultats.
• Maîtrise des méthodologies de gestion de projet (bio)informatique
• Veiller au respect des bonnes pratiques en termes de sécurité et sauvegarde des données