Ingénieur-e en bioinformatique et neurosciences

Dans le cadre des activités de recherche de l’équipe de Homaira NAWABI « Du développement à la réparation» de l'unité de rechercche Grenoble Instititut Neurosciences, le/la bioinformaticien(ne) participera à un projet visant à analyser et intégrer des données biologiques à haut débit (single nuclei RNA seq ; analyses haut débits déjà publiés, données de protéomique) pour mieux comprendre les mécanismes biologiques mis en jeu lors de la formation de circuits neuronaux 

Activités principales :

• Analyse de données biologiques : traitement, nettoyage et normalisation de données issues de cytométrie en flux et de plateformes protéomiques
• Intégration multi-omique : mise en oeuvre d’approches d’intégration de données hétérogènes (biologiques et cliniques).
• Analyse statistique et modélisation : analyses exploratoires, analyses multivariées,clustering, réduction de dimension, identification de signatures biologiques et découverte de biomarqueurs.
• Développement de pipelines reproductibles : création et maintenance de workflows d’analyse sous R/Python
• Interaction avec l’équipe : échanges réguliers avec biologistes, participation aux réunions de projet.
• Rédaction et communication scientifique : préparation de figures, rapports, documentation, contributions aux publications.
• Gestion des données : organisation, documentation et archivage des données selon les bonnes pratiques (FAIR, traçabilité). 

Formation

• Diplôme de niveau Bac+5 

Connaissances

• Maîtrise des concepts et méthodes en bioinformatique, biostatistiques et analyse de données omiques.
• Solides compétences en R et/ou Python (ou autre langage de programmation adapté à l'analyse de données).
• Expertise en transcriptomique et/ou protéomique, avec une bonne connaissance des deux domaines appréciée.
• Connaissance des approches et méthodes d'intégration de données multi-omiques.
• Bonne compréhension des principes de la biologie des systèmes ; des connaissances en neurosciences seraient un atout.
• Maîtrise des principes FAIR et des bonnes pratiques de gestion et de valorisation des données scientifiques.

Compétences techniques

• Analyser et interpréter des jeux de données biologiques complexes et volumineux.
• Développer, automatiser et documenter des pipelines d'analyse reproductibles.
• Mettre en œuvre des méthodes statistiques avancées adaptées aux données omiques.
• Produire des visualisations pertinentes et communiquer efficacement des résultats complexes.
• Rédiger des protocoles, rapports d'analyse, documentations techniques et publications scientifiques.

Qualités attendues

• Rigueur scientifique et sens de la qualité.
• Esprit d'analyse et de synthèse.
• Autonomie et capacité à piloter des projets d'analyse de données.
• Aptitude à travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires associant biologistes, cliniciens et data scientists.
• Excellentes qualités relationnelles et de communication, à l'écrit comme à l'oral.
• Sens de l'organisation, gestion des priorités et capacité d'adaptation.
• Force de proposition et aptitude à anticiper et résoudre les problématiques techniques ou scientifiques.

Expérience souhaitée

• Expérience significative en analyse de données omiques (transcriptomique, protéomique, cytométrie, etc.).
• Expérience en intégration multi-omique ou en data science appliquée aux sciences biomédicales.
• Expérience du travail dans un environnement de recherche académique ou en collaboration avec des équipes biologiques et/ou cliniques.
• Une expérience dans le domaine des neurosciences