Chargé d'analyse de données scientifiques biologie/écotoxicologie

L’Anses recrute / ANSES is recruiting

un Data scientist analyse de données scientifiques - Biologie/écotoxicologie(H/F)

Poste basé principalement à Sophia Antipolis (06) (possibilité à Maisons Alfort (94)) / Position based in Sophia Antipolis (06) or Maisons-Alfort (94), France

Contrat à durée déterminée de droit public de 30 mois / - 30 month fixed-term contract

Vos missions / Your job description

Le projet WildPosh (Pan-european assessment, monitoring, and mitigation of chemical stressors on the health of wild pollinators) rassemble 17 partenaires de 10 pays européens. Il a pour principal objectif d’améliorer significativement l’évaluation du risque des pollinisateurs sauvages par rapport aux pesticides et d’améliorer la santé des pollinisateurs et du service de pollinisation en Europe. Dans le cadre d’une section du projet dédiée à la collecte de données, vous devrez créer un jeu de données portant sur l’usage des pesticides au niveau national et les données écotoxicologiques concernant les pollinisateurs, afin de définir des scenarios d’exposition et de toxicité. Au sein de l’Unité de Pathologie de l’Abeille et en lien avec la pilote de la tâche « Collection on ecotox end points », vous devrez chercher puis rassembler les données déjà existantes, disponibles sur différents supports (dans la littérature scientifique, dans des bases de données européennes ou nationales). Dans un second temps, vous devrez analyser statistiquement ces données afin de les décrire et d’en dégager des points forts et des axes d’amélioration.

The WildPosh project (Pan-European assessment, monitoring, and mitigation of chemical stressors on the health of wild pollinators) gathers 17 partners of 10 European countries. WildPosh is a multi-actors, transdisciplinary project whose overarching mission and ambition are to significantly improve the evaluation of the risk to wild pollinators of pesticide exposure, and enhance the sustainable health of pollinators and pollination services in Europe. In a work package dedicated to data collection, you will develop a dataset to collate data on pesticide exposure and effects, other stressors able to amplify adverse effects on pollinators and pesticide use at national level. The objective is to define exposure and toxicity scenarios. Working within the Unit of Honeybee Pathology, and supervised by the task leader, you will identify various sources of data such as scientific literature, European and national databases. You will look for and gather existing data. Subsequently, you will statistically analyse these data to describe key strengths and areas of improvement.

Votre équipe / Your team

Le laboratoire Anses de Sophia Antipolis comporte deux unités et emploie 26 personnes. L’Unité Pathologie de l’Abeille, qui comporte 17 personnes, est Laboratoire de Référence de l’Union Européenne (LRUE), Laboratoire National de Référence (LNR) pour la santé de l’abeille, LNR associé sur les pesticides ainsi que laboratoire de référence de l’Organisation Mondiale de la Santé Animale (OMSA) pour plusieurs maladies des abeilles. En tant que partenaire du projet européen « WildPosh » (www.wildposh.eu), l’unité est coordinatrice de plusieurs tâches scientifiques au sein de ce projet. Vous serez amené(e) à travailler en collaboration étroite avec les partenaires européens de ce projet.

The Anses Sophia Antipolis laboratory includes two units and employs 26 people. The Honeybee Pathology Unit who relies on 17 employees is the European Union Reference Laboratory (EU RL), the French National Reference Laboratory (NRL) for bee health, NRL associated to the National Reference Laboratory for Pesticides in Food of Animal Origin and Commodities with High Fat as well as laboratory of reference of the World Organisation for Animal Health (WOAH) for several bee diseases. As a partner in the European WildPosh project (www.wildposh.eu), the unit coordinates several scientific tasks, which aim to assess the exposure of wild pollinators to abiotic and environmental stresses, and to identify mitigation actions. You will be working in close collaboration with the project's European partners.

Votre quotidien / Your responsibilities

Activité 1 : Usages des pesticides et données d’exposition aux pesticides

• Identifier les bases de données existantes à interroger.
• Proposer une stratégie efficace de collecte et de stockage des données et la mettre en œuvre. Une mise à jour automatique de ces données serait un plus.
• Livrer un jeu de données concernant les quatre pays de l’étude terrain pour fin 2026

Activity 1: Pesticide use and exposure data

Identify existing databases to be requested.

Propose and implement an effective data collection and storage strategy. Automatic update would be a plus.

Deliver a dataset for the four field study countries by the end of 2026

Activité 2 : Revue de la littérature sur les données écotoxicologiques concernant les pollinisateurs

• Identifier les articles d’intérêt
• Proposer une stratégie de fouille massive de texte et de stockage de l’information et la mettre en œuvre.
• Rassembler les données obtenues des activités 1 et 2 en un jeu de données complet pour fin 2027

Activity 2: Literature review on ecotoxicological data concerning pollinators

Identify articles of interest

Propose and implement a strategy for massive text mining and information storage.

Gather the data obtained from activities 1 and 2 into a complete dataset by the end of 2027.

Activité 3 : Valorisation des résultats par la rédaction d’une publication, en fonction de l’avancement du projet

• Parmi les résultats obtenus, identifier un ensemble cohérent
• Rédiger entièrement une publication en anglais
• Soumettre la publication à un journal scientifique

Activity 3: Publication of results, depending on project progress.

Identify a coherent set of results

Write a full-length publication in English

Submit the publication to a scientific journal

Votre profil / Your profile

Formation et expérience requises / Education and experience :

• Master en data science recommandé (Bac +3 minimum)
• Data scientist avec une forte appétence pour la biologie et/ou l’écotoxicologie
• Expérience significative en collecte, gestion et exploitation des données (‘big data’) fortement souhaitée
• Expérience dans la méta-analyse est souhaitée.
• Expérience significative dans la conduite de projets multi-partenariaux appréciée.

Having a Master degree in data science is highly recommended Required

A level plus, 3 level minimum.

Data scientist with a strong interest in biology and/or ecotoxicology

Significant experience in collection, management and mining of big data is highly required.

Experience in the meta-analysis is an asset

Significant experience in managing multi-partner projects is appreciated

Previous experience in writing and publishing A-grade scientific articles would be a plus.

Compétences / Skills :

• Maitrise du langage R ou python, ainsi que des librairies dplyr et numpy/pandas indispensable.
• Connaissance du langage SQL serait un atout.
• Avoir des connaissances générales en biologie et/ou en écotoxicologie et une ouverture d’esprit vers ces disciplines est un avantage.
• Posséder les compétences élémentaires nécessaires au travail scientifique : rigueur, efficacité, autonomie.
• Maîtriser l’anglais scientifique (écrit et oral).
• Avoir déjà écrit et publié des articles scientifiques de rang A serait un plus.

Proficiency in R or Python, as well as in the dplyr and numpy/pandas libraries, is essential. Knowledge of SQL would be an asset.

General knowledge of biology and/or ecotoxicology and an open mind towards these disciplines is appreciated.

Basic skills for scientific work required: rigor, efficiency, autonomy.

Fluent in scientific English (written and spoken).

Pour postuler :

Contact opérationnel :

Marie-Pierre CHAUZAT : marie-pierre.chauzat@anses.fr

Adresser au plus tard le 03/01/2025, lettre de motivation + CV en indiquant la référence 2024-184 à recrutement@anses.fr