Ingénieur en bio-informatique et intelligence artificielle pour la biologie numérique, IRL LIMMS (H/F)

Missions :
L’agent aura la responsabilité de développera le plateau technologique qui regroupe un ensemble de technologie numériques et d’intelligence artificielle en lien avec la biologie numérique pour la réalisation des opérations nécessaires aux modélisations et aux simulations. Le contexte d’étude sera les pathologies métaboliques. La responsabilité couvre le maintien opérationnel du parc des outils numériques et logiciels, la formation des utilisateurs (ingénieurs et techniciens, étudiants) et l’évolution des technologies et des procédés. Cette mission intègre aussi une mise en place d’outils d’intelligence artificielle, de bio-informatique nécessaire à l’aide des phases de fouilles de données, d’optimisation des modèles, d’extrapolation et de prédiction afin d’extraire les marqueurs d’intérêt.
Activités :
Les activités consisteront à

- Collecter, ordonner et traiter les données issues de la littérature, de bases de données et d’études expérimentales
- Mettre en place des algorithmes d’apprentissage et de classifications des données collectées a base d’intelligence artificielle
- Collecter, nettoyer et mettre à jour des modèles mathématique de biologie systémique en lien avec les équipes de recherche (par exemple métabolisme, pathologie hépatique, etc…)
- Développer de nouveaux modèles intégratifs à des fins de prédiction
- Développement de simulateurs en C++/CUDA pour la résolution d’équations différentielles décrivant les dynamiques multi-espèces (e.g., ROS, TNFa, LPO, etc.).
- Création d’interfaces graphiques interactives (GUI) en Python (CustomTkinter, Plotly) pour le suivi et la visualisation 3D temps-réel des données simulées.
- Intégration de méthodes d’intelligence artificielle, notamment machine learning supervisé (classification, régression) et deep learning (réseaux de neurones avec TensorFlow et PyTorch) pour la prédiction de l’évolution de biomarqueurs et l’optimisation de traitements numériques. - Mise en place d’un pipeline complet de simulation → visualisation → interprétation pour faciliter la recherche translationnelle.
- Déploiement d’outils compatibles Linux/Unix, et intégration dans un environnement scientifique distribué.
- Identifier les outils de biologie numérique, pour le stockage (base de données) et le traitement des données (méthodes statistiques), les mieux adaptés afin de répondre à la problématique posée.
- Traiter et analyser des données avec les outils appropriés utilisés en biologie et toxicologie systémiques (réseaux biologiques), données cliniques (images, dosages etc…), et des données de types omiques (métabolomique, transcriptomique, protéomique, épigénétique, etc…).
- Adapter les outils informatiques aux modèles de biologie numérique (comme des modèles de flux métaboliques-MFA, des modèles pharmacocinétiques de type PK-PD, PBPK, des modèles biologie systémique basé sur la résolution d’équations différentielles et d’optimisation de paramètres),
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