Mots-Clés
bioinformatique
programmation
science des données
intelligence artificielle
omiques
modélisation
Description
Poste de MCF (section 64) - profil Programmation et bioinformatique, Sciences des données et méthodes d’IA pour les sciences du vivant, modélisation moléculaire
Enseignement
Composante de rattachement : Ecole supérieure de biotechnologie de Strasbourg (ESBS) - Université de Strasbourg
La personne candidate recrutée assurera des enseignements en programmation scientifique appliquée aux sciences du vivant, incluant notamment les langages Python et R. Elle interviendra dans les enseignements de sciences des données et de méthodes d’intelligence artificielle pour les biotechnologies, couvrant des approches telles que le machine learning, le deep learning et les méthodes d’intelligence artificielle génératives appliquées aux données biologiques. Elle interviendra dans les enseignements de bioinformatique, génomique, modélisation moléculaire. Les enseignements concerneront les différents niveaux du cursus de l’ESBS (cycle ingénieur/master), sous forme de cours, travaux dirigés, travaux pratiques et projets. Une capacité à enseigner en anglais est requise.
Recherche
La personne candidate développera une activité de recherche autonome, s’inscrivant dans des projets collaboratifs et interdisciplinaires, avec une production scientifique de niveau international. L’insertion recherche se fera, selon le profil de la personne candidate retenue, au sein de l’une des trois unités suivantes : ICube (CNRS UMR 7357), IGBMC (CNRS UMR 7104 – Inserm U 1258) ou BSC (UMR 7242).
Les activités de recherche porteront soit sur le développement d’approches de bioinformatique et d’intelligence artificielle, soit sur le développement et l’application de méthodes d’ingénierie prédicitve des protéines s’appuyant sur la modélisation moléculaire et l’IA.
Unité ICUBE : La personne recrutée rejoindra l’équipe Complex Systems and Translational Bioinformatics d’ICUBE. Ce poste renforcera les recherches visant à explorer des questions biologiques complexes et à développer des applications translationnelles. Il comportera l’intégration et l’analyse de données multi-omiques en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage profond et/ou les approches de raisonnement sémantique/symbolique.
Unité IGBMC : La personne recrutée rejoindra l’équipe « Chemical Biophysics of transcriptional signalling » de l’IGBMC. Le poste renforcera les projets les plus récents de l’équipe en ingénierie prédictive des protéines, en particulier ceux développés avec l’unité BSC.
Unité BSC : La personne recrutée rejoindra l’une des équipes développant les orientations stratégiques de recherche du gène au médicament. La personne recrutée renforcera les travaux en apportant une dimension de modélisation moléculaire et IA appliquées au drug discovery/design complémentaires aux approches déjà en place.