CDD Ingénieur(e) biologiste en analyse de données (H/F)
INSERM - IRCAN · Nice, France ·
- Employment
- Contract
Missions :
- L'ingénieur(e) travaillera sur le rôle des télomères dans le cancer et le vieillissement.
- La personne recrutée effectuera diverses analyses omiques, principalement basées sur des données massives acquises par la séquençage au débit du type WGS, ChIP-Seq, ou RNA-Seq.
Activités principales:
Le bioinformaticien recruté travaillera au sein de l'équipe « Télomères, sénescence et cancer » dirigée par le Professeur Gilson de l'IRCAN à Nice.
Les principales activités comprendront l'analyse de données de séquençage long-read Oxford Nanopore, incluant des analyses à l'échelle du génome ainsi que l'identification et la caractérisation des variations structurales du génome, avec une attention particulière portée aux régions génomiques péricentromériques répétées. L'ingénieur(e) assurera également l'analyse de données de lncRNA-seq/transcriptomiques, notamment l'identification et la quantification des ARN non codants issus de régions génomiques répétées.
Activités associées:
- Exploiter et présenter les résultats des analyses
- Rédiger des rapports d'expériences ou d'étude
- Participer à la diffusion et à la valorisation des résultats sous forme de présentations oral et de publications
Connaissances - Bonnes connaissances en génomique des eucaryotes
- Maîtrise de Linux/Unix
- Notions en programmation (Python fortement souhaité, R ou C++)
- Maîtriser l'anglais technique du domaine
Savoir-faire
- Pratique des logiciels courants pour l'analyse de données en génomique tels que Macs, bwa,STAR, bowtie2, BedTools, SamTools, DEseq2,.
- Utiliser un serveur de calcul distant (ssh, ftp, .)
Aptitudes
- Capacité de raisonnement analytique
- Sens de l'organisation
- Présentation synthétique et didactique des résultats scientifiques
Spécificité(s) / Contrainte(s) du poste:
- Variabilité éventuelle des horaires de travail
Expérience souhaitée:
- Expériences souhaitées en analyse de données transcriptomique
- Pratique des logiciels couramment pour l'analyse de données en génomique (STAR, bowtie2, BedTools, samtools, DEseq2,...)
- L'ingénieur(e) travaillera sur le rôle des télomères dans le cancer et le vieillissement.
- La personne recrutée effectuera diverses analyses omiques, principalement basées sur des données massives acquises par la séquençage au débit du type WGS, ChIP-Seq, ou RNA-Seq.
Activités principales:
Le bioinformaticien recruté travaillera au sein de l'équipe « Télomères, sénescence et cancer » dirigée par le Professeur Gilson de l'IRCAN à Nice.
Les principales activités comprendront l'analyse de données de séquençage long-read Oxford Nanopore, incluant des analyses à l'échelle du génome ainsi que l'identification et la caractérisation des variations structurales du génome, avec une attention particulière portée aux régions génomiques péricentromériques répétées. L'ingénieur(e) assurera également l'analyse de données de lncRNA-seq/transcriptomiques, notamment l'identification et la quantification des ARN non codants issus de régions génomiques répétées.
Activités associées:
- Exploiter et présenter les résultats des analyses
- Rédiger des rapports d'expériences ou d'étude
- Participer à la diffusion et à la valorisation des résultats sous forme de présentations oral et de publications
Connaissances - Bonnes connaissances en génomique des eucaryotes
- Maîtrise de Linux/Unix
- Notions en programmation (Python fortement souhaité, R ou C++)
- Maîtriser l'anglais technique du domaine
Savoir-faire
- Pratique des logiciels courants pour l'analyse de données en génomique tels que Macs, bwa,STAR, bowtie2, BedTools, SamTools, DEseq2,.
- Utiliser un serveur de calcul distant (ssh, ftp, .)
Aptitudes
- Capacité de raisonnement analytique
- Sens de l'organisation
- Présentation synthétique et didactique des résultats scientifiques
Spécificité(s) / Contrainte(s) du poste:
- Variabilité éventuelle des horaires de travail
Expérience souhaitée:
- Expériences souhaitées en analyse de données transcriptomique
- Pratique des logiciels couramment pour l'analyse de données en génomique (STAR, bowtie2, BedTools, samtools, DEseq2,...)