Mots-Clés
transplantation
multi-omique
transcriptomique
épigénomique
Description
Missions
La personne sera recrutée en tant qu’Ingénieur.e de recherche en bioinformatique et analyse de données sur le projet IMoKiT, dédié à l’étude du rejet chronique humoral en transplantation rénale. Cette personne aura pour missions principales de conduire des analyses multi-omiques intégratives à partir de données génomiques, transcriptomiques et épigénomiques (RNAseq en bulk et single cell, miRNAseq, puces de méthylation) afin d’identifier les facteurs moléculaires clés et les réseaux impliqués dans la physiopathologie des événements chroniques de rejet.
Activités principales
• Conception et mise en oeuvre des pipelines d’analyse de données omiques
Concevoir, développer, optimiser et exécuter les pipelines bioinformatiques d’analyses primaires et secondaires de données transcriptomiques (RNAseq en bulk et single cell, miRNAseq) et épigénomiques (puces de méthylation).
• Analyser et intégrer différentes sources de données en grandes dimensions
Concevoir des workflows nécessaires aux contrôles qualité et à l’exploitation des données pour des approches d’intégration multi-omique. Développer des stratégies analytiques adaptées aux problématiques biologiques des projets de recherche.
• Formaliser et valoriser les résultats sous forme de publications et communications scientifiques
Participer à la rédaction de publications scientifiques. Présenter les résultats lors de réunions d’équipe, séminaires, congrès nationaux et internationaux. Assurer la diffusion des méthodologies et résultats auprès des partenaires académiques et cliniques.
• (Co)Encadrer et former des étudiants aux approches analytiques en grandes dimensions
Co-encadrer des étudiants de master et des doctorants aux outils bioinformatiques et aux bonnes pratiques d’analyse de données.
• Organiser la veille, la gestion, et l’actualisation des scripts/données/résultats
Assurer l’organisation, la maintenance et l’actualisation des scripts, pipelines et ressources bioinformatiques développés dans le cadre des projets. Garantir la reproductibilité des analyses et leur traçabilité. Faciliter l’accès aux données, scripts et résultats pour les membres de l’équipe et les partenaires du projet. Assurer une veille méthodologique et technologique active afin d’intégrer les évolutions des outils bioinformatiques, des référentiels biologiques et des méthodes statistiques.
Spécificités du poste
Environnement de travail :
• Accessibilité PMR
• Présence d’escaliers
• Bureau partagé
• Travail en équipe
• Open Space (8-10)
Rythme de travail :
• Horaires fixes (9h-17h30)
• Télétravail possible 1j/semaine
Conditions de travail :
• Usage d’un écran
• Travailler assis
• Visioconférences possibles pour certaines réunions
• Utilisation d’applications métiers
Profil recherché
• Formation et/ou qualification : Diplôme de doctorat en biologie moléculaire, bioinformatique ou biostatistiques dans le domaine de la santé. (Les niveaux Bac+5 avec expérience pourront être considérés)
• Expériences antérieures bienvenues pour occuper le poste :
* 2/3 ans post-thèse en analyse bioinformatique dans le domaine de la santé (Les jeunes docteurs, ou les Bac+5 avec expérience pourront être considérés)
* Expérience pratique dans le recueil, l’analyse et traitement de données omiques et des outils de bioinformatique (e.g., R, Python, …)
* Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires, incluant chercheurs, bioinformaticiens et cliniciens.
* Bonne capacité d’analyse et de rédaction de documents clairs et précis à communiquer à tous niveaux (rapports/procédures/publications scientifiques).
Compétences et connaissances requises
Savoirs généraux, théoriques ou disciplinaires :
• Bonne connaissance en biologie moléculaire (expertise).
• Maîtrise des analyses transcriptomiques et épigénomiques.
• Maîtrise de langages informatiques (Python, R, etc).
• Familiarité avec les outils et logiciels bioinformatiques.
• Connaissances en transplantation rénale seraient un plus.
• Bonne capacité d’analyse et de rédaction de documents clairs et précis à communiquer à tout niveau (rapports/procédures/publications scientifiques).
Savoir-faire opérationnels :
• Recueil, analyse et traitement de données omiques (expertise).
• Garantir la qualité et pertinence des outils d’analyse et des résultats : R, Python (expertise).
• Garantir la reproductibilité et le transfert de savoir technique : Git, Conda, Snakemake (maîtrise).
• Visualisation et représentation graphique (maîtrise).
• Maîtrise professionnelle de la langue anglaise requise.
Savoir-être :
• Rigueur et organisation dans la gestion et le maintien des données, scripts et résultats.
• Organisation, gestion et priorisation des tâches (objectif de publications).
• Capacité à collaborer et à communiquer efficacement avec des équipes pluridisciplinaires.
• Esprit d’initiative et autonomie dans la résolution des problèmes.
• Sens de l’éthique et confidentialité dans la gestion des données sensibles.
• Adaptabilité face aux évolutions technologiques et réglementaires.