Ingénieur / ingénieure d'études en Bio-informatique
Référence : 2026-2418378
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Ecole Pratique des Hautes Etudes (EPHE)
- Localisation : Muséum National d'Histoire Naturelle, 16 rue Buffon, 75005, Paris
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert aux titulaires et aux contractuels
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Non renseignée Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
ACTIVITÉS PRINCIPALES
La candidate ou le candidat retenu sera responsable de la gestion et du traitement bio-informatique des données, notamment du type « Next Generation Sequencing » (NGS), issues de plusieurs projets de l’équipe et ponctuellement venir en appui aux projets des autres équipes de l'UMR. Elle ou il devra utiliser et développer des pipelines bio-informatiques pour le traitement des librairies produites par des méthodes de type Whole Genome Sequencing (Illumina sort-reads), long read sequencing (PacBio et ONT), Hi-C sequencing, ou transcriptomique (long et short reads). Outre le traitement bio-informatique, elle ou il devra également analyser les données produites et présenter et interpréter les résultats dans leur contexte scientifique. Ces investissements se traduiront notamment par la co-signature des articles scientifiques de l’équipe. En termes de gestion des données, la personne recrutée devra coordonner la sauvegarde des données « omics » sur les serveurs de l’EPHE-PSL en accord avec la direction des systèmes d’information de l’EPHE-PSL.
Profil recherché
COMPÉTENCES REQUISES
Savoirs
- Maîtrise de l’analyses de données « omics »,
- Connaissances au moins superficielles des différences techniques de séquençage NGS, et surtout des données produites par ces méthodes,
- Connaissance du système d’exploitation GNU/Linux ou autre Unix-like,
- Connaissance d’au moins un langage de programmation utilisé en analyse de données (R, Python, Perl, Julia, …).
- Connaissance de la syntaxe d’un shell en ligne de commande (notamment bash, zsh ou fish, et les programmes GNU comme sed ou awk)
- Connaissance de plusieurs logiciels dédiés à l’analyses des données NGS : BWA, SAMtools, GATK, PICARD, ANGSD, Hifiasm….
- Facultatif : connaissance de logiciels pour l’analyse des données précédemment filtrés (fastsimcoal, Beast, LEA, ADMIXTURE entre autres)
- Connaissance des bonnes pratiques du cycle de la donnée et des principes FAIR.
- Anglais, lu et écrit.
Savoirs-faire
- Utiliser des pipelines déjà existant en ligne de commande et les modifier si nécessaire pour le traitement de données de type NGS dans le cadre des projets menés par l’équipe.
- Traiter des gros jeux de données en travaillant sur un cluster informatique.
- Organiser le traitement des jeux de données selon les bonnes pratiques au sein d’une équipe de recherche.
- Interpréter les résultats des analyses dans leur contexte scientifique.
- Rédiger en anglais les parties des articles scientifiques en lien avec les données analysées.
- Facultatif : analyser statistiquement les données obtenues à l’aide d’un langage de programmation (R, Python, Julia…) et/ou à partir de programmes existants pour des analyses plus spécialisées de génétique des populations ou phylogénie.
Savoirs-être
- Excellente capacité relationnelle. La candidate ou le candidat retenu sera amené à travailler en groupe et à communiquer ses avancements sur une base régulière.
- Esprit d’initiative et autonomie.
- Rigueur et sens de l’organisation.
FORMATIONS ET EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE SOUHAITABLES
- Niveau master 2 ou équivalent pour les mentions suivantes : Bio-Informatique, Mathématique appliquée et statistiques, Sciences du vivant, Biodiversité Écologie et Évolution. Des expériences antérieures dans un laboratoire de recherche sur des projets d’analyse de données, spécifiquement de bio-informatique, seront considérées favorablement.
Localisation
Éléments de candidature
Documents à transmettre
Qui sommes-nous ?
L’École Pratique des Hautes Études (EPHE) est un grand établissement d’enseignement supérieur et de recherche, établissement-composante de l’Université Paris Sciences et Lettres (PSL), et membre fondateur du Campus Condorcet. L’EPHE-PSL est implantée sur plusieurs sites en France métropolitaine et en Polynésie française.
La candidate ou le candidat retenu travaillera au sein de l'équipe DIVA (« Diversification et adaptation aux échelles micro et macro-évolutives ») de l’Institut de Systématique, Évolution, Biodiversité (ISYEB, UMR 7205) située au Muséum National d’Histoire Naturelle à Paris. L’équipe DIVA est composée de 11 enseignants-chercheurs permanents, deux techniciennes, un ingénieur de recherche, et plusieurs doctorants / doctorantes et stagiaires. L’équipe mène des recherches portant sur les processus évolutifs à travers diverses disciplines comme la génétique des populations, l’écologie comportementale, la génétique quantitative, l’écologie évolutive, en partenariat avec plusieurs équipes en France et à l’étranger.
Descriptif du service
La candidate ou le candidat retenu travaillera au sein de l'équipe DIVA (« Diversification et adaptation aux échelles micro et macro-évolutives ») de l’Institut de Systématique, Évolution, Biodiversité (ISYEB, UMR 7205) située au Muséum National d’Histoire Naturelle à Paris. L’équipe DIVA est composée de 11 enseignants-chercheurs permanents, deux techniciennes, un ingénieur de recherche, et plusieurs doctorants / doctorantes et stagiaires. L’équipe mène des recherches portant sur les processus évolutifs à travers diverses disciplines comme la génétique des populations, l’écologie comportementale, la génétique quantitative, l’écologie évolutive, en partenariat avec plusieurs équipes en France et à l’étranger.
ENCADREMENT SCIENTIFIQUE
La personne recrutée participera aux projets scientifiques des différentes membres de l’équipe DIVA et sera sous la responsabilité du correspondant EPHE de l’unité, actuellement Stefano Mona.
À propos de l'offre
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Susceptible d'être vacant à partir du 01/01/2027
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Experte / Expert en production, traitement et analyse de données