Responsable du pôle "Analyse des données et reséquençage" H/F

Offre d'emploi d'Université Paris Cité, UAR 3633 Structure fédérative de recherche Necker (SFR Necker)

• Référence de l'offre : 20372
• Cadre de l'offre d'emploi Catégorie A
• Personnel non enseignant (BIATSS) BAP A - Sciences du vivant, de la terre et de l’environnement Corps IGE RF - INGENIEUR D'ETUDES (RECH ET FORM)
• Emploi-type REFERENS Ingénieur-e biologiste en traitement de données
• Date de publication 03/07/2026
• Date souhaitée de prise de fonction 01/11/2026
• Localisation ou site du poste Paris 15 (75015)
• Zone à Régime Restrictif Non
• Susceptible d’être vacant Oui

RÉSUMÉ DU POSTE

• Assurer la responsabilité scientifique, technique et organisationnelle du pôle Analyse des données et reséquençage.
• Coordonner et superviser les activités d’analyse bioinformatique des données de séquençage à haut débit.
• Encadrer et animer une équipe d’ingénieurs bioinformaticiens.
• Garantir la qualité, la reproductibilité et la traçabilité des analyses réalisées sur la plateforme.
• Assurer le pilotage opérationnel des projets de séquençage en interaction avec les équipes de recherche et les plateformes technologiques.
• Participer à l’évolution des méthodes, outils et infrastructures dédiés à l’analyse des données génomiques.

PRÉSENTATION DE LA DIRECTION/STRUCTURE D'ACCUEIL DU POSTE

La Structure Fédérative de Recherche (SFR) Necker est une unité mixte de services, reconnue par trois tutelles, l’Université Paris Cité, l’Inserm, et le CNRS. La SFR Necker a pour mission de développer et d'optimiser les plateformes technologiques et de contribuer à l’animation scientifique du site Necker. Elle est au service des équipes de recherche du site Necker mais est également ouverte aux équipes externes.

DESCRIPTIF DES ACTIVITÉS

• Organiser et coordonner les activités d’analyse des données de séquençage de la plateforme.
• Superviser la production bioinformatique et garantir la qualité des résultats délivrés aux équipes de recherche et aux projets translationnels.
• Développer et faire évoluer les pipelines et outils d’analyse de données génomiques.
• Assurer la gestion des données et le suivi des projets de séquençage.
• Apporter une expertise méthodologique aux chercheurs pour l’analyse et l’interprétation des données.
• Encadrer hiérarchiquement et fonctionnellement une équipe de 5 ingénieurs bioinformaticiens : organisation des activités, définition des priorités, suivi des projets et accompagnement des personnels.
• Participer à la formation des utilisateurs et à la diffusion des bonnes pratiques.
• Contribuer aux projets scientifiques collaboratifs et à l'évolution technologique de la plateforme.
• Participation à des réunions, formations, congrès et groupes de travail.
• Veille scientifique et technologique.

Encadrement Oui

Conditions particulières d'exercice Respect de délais contraints pour certains projets prioritaires ou à caractère diagnostique.

Connaissances

• Génomique, génétique humaine et biologie moléculaire.
• Technologies de séquençage à haut débit (Illumina, PacBio, Oxford Nanopore).
• Analyse de données NGS : panels, exomes, génomes, transcriptomique, single-cell.
• Gestion et structuration des données biologiques à grande échelle.
• Environnements de calcul haute performance (HPC).
• Bonnes pratiques de développement logiciel et de reproductibilité des analyses.
• Connaissance informatique : langage de script Bash, base de données relationnelle
• Bioinformatique, outils classiques d’analyse NGS…
• Anglais scientifique et technique…

Savoir-faire – Compétences opérationnelles

Bioinformatique et génomique

• Connaissance approfondie des technologies de séquençage à haut débit (NGS) et de leurs applications.
• Maîtrise des méthodes d’analyse de données de panels, exomes, génomes, transcriptomique (RNAseq), single-cell et long-read.
• Connaissance des principaux outils et logiciels d’analyse génomique et transcriptomique.
• Bonne compréhension de la génétique humaine, de la génomique et de la biologie moléculaire.
• Connaissance des formats de données biologiques (FASTQ, BAM/ CRAM, VCF, GTF, etc.) et des standards de qualité associés. Informatique et gestion des données
• Maîtrise des environnements Linux/Unix.
• Connaissance des langages de scripting (Bash, Python, Perl ou équivalent).
• Connaissance des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL ou équivalent).
• Connaissance des outils de gestion de versions (Git) et des bonnes pratiques de développement logicie