Ingénieur.e en analyse de données de séquençage à haut débit - Bio-informaticien.ne

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Aix-Marseille Université (AMU)
Marseille
EUR 40 000 - 60 000
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Il y a 3 jours
Description du poste

Ingénieur.e en analyse de données de séquençage à haut débit - Bio-informaticien.ne

L’unité de recherche U1251/Marseille Medical Genetics (MMG) est une unité de recherche mixte Inserm et Aix Marseille Université, située à la faculté de Médecine de la Timone. Elle a pour ambition de décrypter les mécanismes impliqués dans les maladies génétiques rares, d’ouvrir de nouvelles voies diagnostiques et thérapeutiques, et d’améliorer la qualité de vie des patients affectés par ces maladies rares.

U1251/MMG regroupe plus de 150 chercheurs, cliniciens, ingénieurs, post-docs et étudiants qui ont pour objectif d’améliorer notre connaissance de ces maladies en combinant l’exploration des cohortes de patients et des modèles physiopathologiques à l’aide de technologies de pointe.

La plateforme Génomique et Bioinformatique Marseille (GBiM) réalise des prestations de séquençage génomique, transcriptomique et épigénétique pour les équipes de recherche et des partenaires extérieurs. L’objectif est de soutenir et de dynamiser les projets de génomique développés par les partenaires, en apportant un soutien scientifique et technologique tant au niveau de la conception expérimentale que des étapes d’analyse/interprétation.

Cette plateforme est placée sous la direction scientifique de Valérie Delague, directrice de la recherche Inserm (DR2) et d’un/une ingénieur.e de recherche bioinformaticien.

Les services proposés par la plateforme incluent le séquençage à haut débit de troisième et quatrième génération, et les services de bioinformatique associés. Les services proposés en NGS comprennent :

  1. Génomique : séquençage exome entier, exome ciblé, séquençage des amplicons, et toute technologie DNA-Seq développée.
  2. Transcriptomique : RNA-Seq (Bulk, single cell et spatial, mRNA, total ou ciblé, miRNA, etc.) pour toutes les espèces.
  3. Épigénomique : ChIP-Seq, séquençage bisulfite, séquençage long-read (DNA ou RNA).
  4. Bioinformatique : l’analyse comprend le traitement des données primaires et, selon les projets, des analyses supplémentaires.

L’ingénieur.e recruté.e rejoindra la plateforme GBiM. Au sein de l’équipe, l’ingénieur(e) en bioinformatique réalisera le recueil des données, les analyses et traitements adaptés, et leur mise à disposition auprès des différentes équipes/partenaires.

Plus précisément, il s’agira de :

  1. Interagir avec les différents partenaires impliqués dans l’étude des maladies génétiques humaines.
  2. Analyser les données de NGS produites par la plateforme.
  3. Mettre en forme et présenter les résultats auprès de chaque investigateur.
  4. Discuter les résultats avec les équipes.
  5. Effectuer une veille technologique dans le domaine du NGS.
  6. Implémenter de nouveaux protocoles d’analyse selon la nouveauté des projets.
  7. Organiser le stockage pérenne des données.

Compétences requises :

  1. Connaissances en bioinformatique et biologie moléculaire.
  2. Maîtrise de l’environnement Unix et de la programmation.
  3. Mise en œuvre des pipelines d’analyse de données.
  4. Connaissance des outils de traitement des données de séquençage à haut débit.
  5. Maîtrise de l’un des langages de script (awk, perl, python, etc.) et du langage R.
  6. Capacité à communiquer des résultats clairs et concis.
  7. Réactivité, autonomie, rigueur, initiative.

Master/PhD en bioinformatique ou biologie, complété par une expérience validée dans le domaine de la bioinformatique appliquée au séquençage haut-débit.

Contexte de travail : L’ingénieur.e sera intégré.e à l’équipe GBiM, composée de 7 personnes, dirigée par Valérie Delague.

Contraintes particulières : Travail sur écran, dans un environnement de bureau, en équipe avec les équipes/clients.

Informations complémentaires :

Candidature : Les candidatures (lettre de motivation et CV) seront adressées par courriel à Valérie Delague (valerie.delague@univ-amu.fr). Date limite : 20 février 2025.

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