Mots-Clés

Responsable bioinformatique, génomique, génétique, séquençage NGS, intelligence artificielle, recherche biomédicale, analyses de données haut débit

Description

La Fondation Jean Dausset - CEPH (Centre d’Etude du Polymorphisme Humain) est une Fondation reconnue d’utilité publique située à Paris Xème impliquée dans des grands programmes de recherche nationaux et internationaux en génétique et génomique humaines (https://www.fjd-ceph.org/), tels que MyPEBs (EU-FP9), POPGEN (Plan France Médecine Génomique), MITOCHONGEVITY (France Génomique), l’infrastructure BioCf (Equipex) et AGENOMICS (AXA Mécénat). La Fondation Jean Dausset - CEPH dispose d’un Centre de Ressources Biologiques (certifié ISO 20387 :2018) regroupant plusieurs cohortes nationales majeures en santé (cohorte COBLANCE, CONSTANCES, ELFE, E3N/E4N, …), d’un laboratoire de Génomique utilisant des approches de pointe de séquençage haut débit de 2ème et 3ème génération, et d’un laboratoire de Bio-informatique disposant pour l’analyse des données (épi)génétiques et (épi)génomiques d’un cluster de calcul avec gestionnaire de travaux composé de 20 serveurs de calcul (450 coeurs logiques et 2 To de RAM) et deux baies de stockage robustes (capacité de 220 et 260 To) avec également un accès au CCRT (CEA).

Dans ce contexte, la Fondation Jean Dausset - CEPH recrute un Responsable du laboratoire de Bio-informatique expérimenté (CDI).

 Missions

• Développer et mener des projets de recherche en bio-informatique
• Conduire les analyses bio-informatiques et statistiques des projets de recherche en génétique et génomique humaines de la Fondation.
• Encadrer et animer une équipe de 2-3 personnes composés d’ingénieur et chercheurs bio-informaticiens.

 Activités

• Être l’instigateur de nouveaux programmes et projets de recherche en bio-informatique, génétique et/ou génomique (réponse aux AAPs) avec des approches nouvelles et originales (IA, …) et exploitant les données génomiques de la Fondation.
• Encadrer l’équipe bio-informatique en étant le référent scientifique et technique, incluant l’encadrement d’étudiants, doctorants et post-doctorants.
• Concevoir, implémenter et optimiser des solutions (nouveaux outils et pipelines) pour l’intégration et l’exploitation des données de différents types d'expériences et plateforme de séquençage (WGS, WES, TGS, RNA-seq, puces à ADN, séquençage de 2ème et 3ème générations).
• Conduire les analyses bio-informatiques pour les différents projets de recherche de la Fondation incluant les contrôles qualité sur des données génomiques, l’interprétation et la présentation des résultats.
• Mettre à disposition des autres équipes de la Fondation son expertise et ses conseils pour l’analyse de leurs données et le montage de projets de recherche. Les accompagner et les former dans l'utilisation des outils statistiques en fonction de leurs besoins.
• Veille technologique dans le domaine du traitement de données issues de l’(épi)génomique et la transcriptomique.

Formation

• Titulaire d’un diplôme d’Ingénieur ou d’une Thèse de Sciences, vous devrez justifier d’une formation en informatique ou bio-informatique, suivie d’une expérience d'au moins 10 ans en analyse de données dans le domaine de la génomique.
• Bonnes connaissances en génétique et génomique humaines et méthodes de séquençage.

Compétences Requises

• Capacité d’animation et d’encadrement d’une équipe de bio-informatique.
• Fortes compétences organisationnelles, rédactionnelles et analytiques, rigueur, respect, responsabilité.
• Aptitude à comprendre des problématiques scientifiques dans le domaine biomédical.
• Goût pour le travail en équipe, capacité à se mettre au service des autres équipes.
• Capacités à communiquer au sein d'équipes pluridisciplinaires et bon relationnel.
• Excellent niveau d’anglais et de français, aisance à l’oral et à l’écrit.
• Motivation, dynamisme et curiosité.
• Compétences techniques :

- Bonne connaissance du domaine du génie logiciel et de la bio-informatique

- Bonne connaissance d'Unix, Bash, Python, clusters de calcul (Slurm, LSF)

- Bonne connaissance des outils de traitement de données NGS (WGS, WES, TGS RNA-seq) de préférence en santé humaine (maladies rares, cancer)