Chercheur statistiques/machine learning appliquée à la génomique H/F

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

2023-26817  

Description de la Direction

Au sein de la Direction de la Recherche Fondamentale, l'Institut de biologie François Jacob, développe des recherches fondamentales, translationnelles et technologiques en radiobiologie et radiotoxicologie ; santé humaine (affections neurodégénératives, infectieuses et immunohématologiques) et génomique médicale et environnementale.

Description de l'unité

L'institut JACOB regroupe plusieurs départements dont le Genoscope et le Centre National de Recherche en Génomique Humaine (CNRGH) situés à Evry. Ces départements mènent des projets de recherche propres et produisent des données de séquençage à haut-débit pour des projets collaboratifs hautement compétitifs.
Le CNRGH qui fait partie de cet institut est le centre national de recherche français qui permet de répondre aux questions scientifiques nécessitant des besoins de séquençage et de génotypage à haut débit grâce au développement et à la mise en œuvre de technologies innovantes et intégrées. L'organisation du CNRGH permet d'optimiser la recherche en génétique et en génomique des maladies humaines, en créant les liens indispensables entre la constitution des cohortes (échantillons d'ADN), l'identification des gènes responsables, l'étude du transcriptome et de l'épigénome.
Vous serez intégré au sein de l'équipe Mathématiques et Statistiques du CNRGH, composée actuellement de 3 ingénieurs-chercheurs permanents, dont l'objectif est le développement de méthodes d'analyse innovantes des données génomiques.
(https://jacob.cea.fr/drf/ifrancoisjacob/Pages/Departements/CNRGH.aspx).


Le CNRGH est implanté à Evry (91), 30 km au sud de Paris.

Description du poste

Domaine

Biologie, biophysique et biochimie

Contrat

CDI

Intitulé de l'offre

Chercheur statistiques/machine learning appliquée à la génomique H/F

Statut du poste

Cadre

Description de l'offre

La mission principale pour ce poste sera le développement de méthodes d’analyses statistiques multivariées pour l’analyse intégrative de données multi-omiques (génomique, transcriptomique, épigénomique, protéomique, métabolomique...), afin d’identifier et d’interpréter des groupes de marqueurs « omiques » hautement corrélés à une pathologie donnée ainsi que d’identifier d’éventuels sous-types de cette pathologie.

Dans une perspective de médecine personnalisée, l’objectif est de mieux modéliser l’étiologie de la maladie et d’en identifier chaque sous-type, afin de mieux prédire son évolution, l’efficacité d’un traitement, voire d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.

Le poste est à pourvoir immédiatement.

Envoyer un CV, une lettre de motivation ainsi que
les coordonnées de deux références à edith.lefloch@cnrgh.fr

Profil du candidat

Titulaire d'un doctorat en mathématiques ou statistiques appliquées, biologie computationnelle, informatique ou discipline apparentée, le candidat justifiera d’une
expérience significative en analyse statistique et machine learning.

Des connaissances dans le domaine de la génomique ou de la recherche biomédicale ainsi qu’en deep learning seraient très appréciées.

Anglais courant requis.

Ce poste demande des capacités à communiquer au sein d'équipes pluridisciplinaires, à comprendre les problématiques scientifiques, de la rigueur et de l'autonomie.

Localisation du poste

Site

Fontenay-aux-Roses

Localisation du poste

France, Ile-de-France, Essonne (91)

Ville

2 Rue Gaston Crémieux, 91000 Évry

Critères candidat

Formation recommandée

Doctorat en mathématiques ou statistiques appliquées, biologie computationnelle, informatique

Demandeur

Disponibilité du poste

02/09/2024