Description de l'offre
La mission principale pour ce poste sera le développement de méthodes d’analyses statistiques multivariées pour l’analyse intégrative de données multi-omiques (génomique, transcriptomique, épigénomique, protéomique, métabolomique...), afin d’identifier et d’interpréter des groupes de marqueurs « omiques » hautement corrélés à une pathologie donnée ainsi que d’identifier d’éventuels sous-types de cette pathologie.
Dans une perspective de médecine personnalisée, l’objectif est de mieux modéliser l’étiologie de la maladie et d’en identifier chaque sous-type, afin de mieux prédire son évolution, l’efficacité d’un traitement, voire d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.
Le poste est à pourvoir immédiatement.
Envoyer un CV, une lettre de motivation ainsi que
les coordonnées de deux références à edith.lefloch@cnrgh.fr
Profil du candidat
Titulaire d'un doctorat en mathématiques ou statistiques appliquées, biologie computationnelle, informatique ou discipline apparentée, le candidat justifiera d’une
expérience significative en analyse statistique et machine learning.
Des connaissances dans le domaine de la génomique ou de la recherche biomédicale ainsi qu’en deep learning seraient très appréciées.
Anglais courant requis.
Ce poste demande des capacités à communiquer au sein d'équipes pluridisciplinaires, à comprendre les problématiques scientifiques, de la rigueur et de l'autonomie.
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