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English version at the end
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Le Hub de Bioinformatique et de Biostatistique, a été créé en 2015 pour apporter un soutien aux Unités et Plateformes de l’Institut Pasteur, dans ces domaines. Le Hub assure cette mission par le biais de :
- Collaborations sur des projets scientifiques soumis par les équipes de recherche de l’Institut,
- Formations dédiées pour le personnel de l’institut Pasteur de Paris ou des autres Instituts Pasteur du réseau
- Développements d’outils et d’applications à destination de la communauté scientifique
- Interactions directes sous la forme de questions simples
Dans ce cadre, le Hub recrute un·e ingénieur·e de recherche expert·e dans l’analyse de données Single Cell, pour accroitre ses capacités dans ce domaine et permettre la prise en charge des demandes croissantes en bioanalyse.
Missions :
La mission principale est d’apporter un soutien aux unités de recherche et plateformes de l’Institut pour l’analyse de données Single Cell dans des domaines variés de la recherche biomédicale. Ce soutien prendra plusieurs formes :
- Collaborer sur des projets d’analyse soumis au Hub de Bioinformatique et Biostatistique,
- conseiller et guider dans l’utilisation de méthodes et outils d’analyse existants,
- maintenir une veille bibliographique active et évaluer les outils et méthodes publiés,
- développer lorsque nécessaire des méthodes et outils d’analyse nouveaux,
- participer à l’élaboration et la mise en œuvre de projets collaboratifs de type ANR
- assurer le transfert d’outils et de compétences vers les unités et plateformes,
- assurer des formations en biostatistique et bioinformatique,
- interagir avec le Réseau International des Instituts Pasteur (RIIP, 33 instituts dans le monde entier), en particulier pour la mise en place de formations et l’analyse de données.
Compétences requises :
La/le candidat·e devra avoir l’un des deux types de profils suivants :
- Maitrise des approches issues de l’apprentissage automatique (“Machine Learning” ou “Deep learning“) pour l’analyse de données OMICs.
- Expérience avérée en analyse de données single cell transcriptomiques et épigenomiques, dans au moins une des technologies suivantes : scRNAseq et/ou scATACseq.
De plus le/la candidat·e devra avoir :
- La maîtrise des outils statistiques pouvant s’adapter aux données de grandes dimensions est indispensable (analyses uni-/multi-variées, inférence, méthodes linéaires/non-linéaires, clustering, apprentissage statistique, etc.).
- Très bonne maîtrise de R et/ou Python
- Expérience en conduite de projets de recherche
Compétences appréciées :
L’ingénieur·e ayant vocation à analyser des données en partie issues de méthodes diverses, les connaissances suivantes peuvent constituer des atouts :
- Expérience ou bonne connaissance de l’analyse de données issues des nouvelles technologies de séquençage de single cell: séquençage de brins longs (“long reads sequencing”), transcriptomique spatiale (eg Visium de 10X Genomics)
- Expérience en analyse d’images
- Expérience dans l’application de méthodes d’exploration et d’intégration de données biologiques hétérogènes
Qualités attendues :
- Capacité à travailler en équipe
- Goût pour le travail en collaboration
- Rigueur et méthode
- Force de proposition et prise d’initiative
- Adaptabilité
- Qualités relationnelles
- Motivation à se former sur de nouvelles méthodes
- Autonomie
- Sens du service
Profil :
Doctorat biostatistiques/bioinformatique avec au moins 2 ans d’expérience, ou Bac +5 avec 3 ans d’expérience
Le Hub et l’Institut Pasteur s’engagent à promouvoir la parité, toutes les candidatures sont les bienvenues, sans distinction de genre ou d’origine.
Pour candidater :
Cliquer sur le lien suivant et sélectionner le profil « Single Cell » lorsqu’il sera proposé
https://hub-jobs2022.pasteur.cloud/
Vous aurez besoin d’un CV à jour, et d’une lettre de motivation. Vous pourrez ajouter les adresses mail de référents (trois maximum) que nous contacterons automatiquement lors du dépôt de votre candidature.
Contact:
Les demandes de renseignements peuvent être adressées à Christophe Malabat (christophe.malabat (at) pasteur.fr) et Claudia Chica (claudia.chica (at) pasteur.fr).
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English version
The Hub of Bioinformatics and Biostatistics was created in 2015 in order to provide analytical support to research units and platforms at the Institut Pasteur. The Hub is committed to this mission through:
- Collaborating on scientific projects, submitted by research teams of our institute, to the Hub.
- Training scientific staff from the Institut Pasteur Paris or from other institutes of the international network of Instituts Pasteur.
- Developing tools and applications to be shared with the broader scientific community
- Interacting directly with scientist upon specific inquiries
The Hub is hiring a research engineer expert in single cell data analysis to consolidate its team in this field, in response to increasing needs in data analysis.
Assignments:
Our main role is to provide support to research units and platforms of the Institut Pasteur with data analysis and bioinformatics, in various fields of biomedical research. This is achieved through:
- collaborating on analysis projects that are submitted to the Hub of Bioinformatics and Bioistatistics;
- advising and providing guidance on the use of existing analytical tools and methods;
- keeping up to date with the latest methods and possibly benchmarking them;
- developing new analytical tools and methods, when needed;
- taking part to grant writing and project deployment;
- transferring skills and tools to research units and platforms;
- sharing knowledge, through training sessions in Biostatistics and Bioinformatics, notably;
- interacting with the International Network of Instituts Pasteur (33 institutes worldwide) especially in organising training sessions and analysing data.
Essential expertise:
The candidate will justify of one of the following profiles
- Proficiency of machine learning or deep leaning approaches applied to OMICs data analysis
- Large experience in transcriptomics and epigenomics single cell data analysis using at least one of the following technologies: scRNAseq and/or stATACseq
Other required expertises
- Proficiency in statistical data analysis that may be applied to high-dimensional data (uni-/multi-variate analyses, inference, statistical modelling, linear and non-linear methods, clustering, machine learning, etc.)
- Mastering the R or/and Python language
- Experience in driving research projects
Welcome but not required:
As the engineer will have to analyse data coming from various sources, the following expertise would be an asset
- Experience or knwoledge of data analysis coming from new single cell sequencing technologies: long reads sequencing, spatial (eg Visium from 10X Genomics)
- Experience in image analysis
- Experience in exploratory and integration methods applied to heterogenous biological data
Expected soft skills:
- Ability to work in a team (teamwork skills);
- Sense of collaborative work;
- Thoroughness and organising skills;
- Great sense of initiative and anticipation;
- Adaptiveness;
- Communication skills;
- Willingness to continuously learn new methods;
- Self-reliance / autonomy;
- Endeavour to solving issues and sense of service activities.
Education:
PhD in Bioinformatics/Biostatistics or in related fields, Master2 degree with 3 years of professional experience.
The Hub and the Institut Pasteur are committed to promote parity; all applications are welcome without distinction of gender or origin.
To apply:
Click on the following link and select the corresponding profile “single cell” when this will be proposed:
https://hub-jobs2022.pasteur.cloud/
Please, submit your updated CV and a cover letter (motivational letter). You will be able to indicate contact information for reference letters (3 max.). They will be automatically contacted as soon as you validate your application.
Contact:
Informal inquiries about this position may be addressed to Christophe Malabat (christophe.malabat (at) pasteur.fr) and Claudia Chica (claudia.chica (at) pasteur.fr).