Université de Rennes 1

Chargé(e) de développement logiciels H/F

Missions
Dans le cadre du projet maDMP4LS, la personne recrutée sera chargée des développements logiciels autour des outils CeSGO et DMP-OPIDoR.L'objectif est de permettre une interopérabilité entre DMP-OPIDoR, l'outil de rédaction des plans de gestion des données, et les outils de gestion d'infrastructure et de données scientifiques des plates-formes bioinformatiques comme CeSGO ou my.genouest. Le travail sera réalisé en collaboration avec l'INIST et notamment les membres de l'équipe DMP-OPIDoR.

ATER Biostatistiques-Génomique

Enseignement : Au cours de ces dernières années, l'UFR Sciences de la Vie et de l'Environnement (SVE) de Rennes a développé une stratégie visant à renforcer les compétences des étudiants dans les disciplines à l'interface entre la biologie, les mathématiques et l’informatique. Les enseignements de ces disciplines commencent dès la première année de licence, et se poursuivent tout au long du cursus de Licence (mention Sciences de la Vie), et dans les masters (mention Bioinformatique et mention Biologie Moléculaire et Cellulaire).

ATER Bioinformatique-Biostatistiques

Enseignement : Au cours de ces dernières années, l'UFR Sciences de la Vie et de l'Environnement (SVE) de Rennes a développé une stratégie visant à renforcer les compétences des étudiants dans les disciplines à l'interface entre la biologie, les mathématiques et statistiques. Les enseignements de ces disciplines commencent dès la première année de licence, et se poursuivent tout au long du cursus de Licence (mention Sciences de la Vie), et dans les masters (mention Bioinformatique et mention Biologie Moléculaire et Cellulaire).

Dyliss

Acronyme ou nom de la structure
Nom complet (en toutes lettres)
DYnamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences
Adresse

IRISA & INRIA Rennes
Bat 12A
Campus de Beaulieu

35042 Rennes cedex
France

Téléphone
0299847100
Description (English)

Dyliss is a research team in bioinformatics. We focus on sequence analysis and systems biology. We use qualitative formal systems to characterize genetic actors from non model species, such as algae or mining baceria, that control phenotypic answers when challenged by their environment.

  • Methods: constraint logic programming, symbolic dynamics, machine learning, formal systems.
  • Expertise: functional characterization, non-model species, multi-scale integration.
  • Application domains: marine biology, micro-environmental biology...

The main computational challenge is to face lacks and incompleteness in both expert knowledge and experimental observations. Our strategy relies on three main points.

  • We focus on a targeted functional characterization rather than on a complete understanding of the species.
  • We rely on knowledge rather than on amounts of experimentations.
  • We use model-species to validate methods.

We use qualitative formal systems for knowledge acquisition and integration. All our methods aim at identifying the space of all models that are consistent with both knowledge and observations. Then we provide tools to navigate in this space in order to investigate which properties are shared by a large proportion of the space.

SFBI
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