Société Française de Bioinformatique

Mots-Clés

toxicologie omics nearest

Description

Au cours de cette alternance, l’étudiant aura accès a un ensemble de données visant la prédiction d’un endpoint toxicologique donné (reprotoxicité, perturbation endocrinienne ou hépatotoxicité). Ces données sont de natures variées et leur combinaison reste complexe (données in vitro, données omiques). La combinaison de ces données dans un modèle multimodal capable de prédire une cible donnée constitue un enjeu majeur, encore largement débattu au sein de la communauté scientifique.
La question posé est : Sommes nous capable de prédire de potentiel toxique d’une molécule au regard de la connaisance actuel?
Quels sont les objectifs du stage ?
• Développer des modèles de machine learning pour prédire le potentiel toxique d’une molécule
• Définir la meilleure stratégie d’utilisation d’un pipeline de machine learning visant à être standardisé entre les équipes
• Valider les performances de cette stratégie
Quelles compétences le stagiaire devra-t-il développer durant son stage ?
• Développer son relationnel en entreprise
• Savoir coder dans Google Cloud à l’aide d’une machine virtuelle et dans un environnement professionnel
• Capitaliser sur Copilot et ChatGPT pour produire un code propre et efficace
Quelles sont les compétences requises pour le stage ?
• Volonté de travailler sur un sujet appliqué à un besoin concret
• Savoir coder en R ou en Python
• Connaissances en IA, notamment sur les arbres de décision et les random forests
• Capacité à échanger avec des profils variés
• Rigueur

Le stage se déroulera en région parisienne.
Plus de détails seront fournis lors de l’entretien.
Avoir lu mes derniers articles sur Bioinfo-fr est un plus ;)