Généticien quantitatif (h/f)

Job details
Job Type
Permanent





Full Job Description
Présentation


SOLTIS est une société de recherche leader dédiée à la sélection du tournesol pour le marché européen. Il s'agit d'une joint-venture entre LIDEA et LIMAGRAIN, deux grands groupes semenciers.


Description


Afin de soutenir le développement de nos activités d'analyse de données au sein de notre plate-forme Analytics & Breeding, nous recrutons un généticien quantitatif.

Durée : CDI

Localisation : Mondonville (31) de préférence, mais peut être discuté.

Responsabilités
- Vous serez en charge de concevoir et d'exécuter des projets de génétique quantitative (QTL, GWAS, GS), de leur conception à leur mise en œuvre dans nos programmes de sélection ;
- Vous contribuerez à l'utilisation optimale des modèles de sélection génomique et des ressources dans les programmes de sélection en lien avec nos responsables des programmes de sélection des lignées parentales et des hybrides.
- Vous participerez à des projets de validation des leads identifiés en étroite collaboration avec la plate-forme Technology ;
- Vous serez proactif tout en proposant l'évolution des pratiques analytiques et des outils analytiques ;
- Vous animerez des réunions pour communiquer les résultats des projets à l'équipe de sélection ;
- Vous interagirez avec les partenaires externes et les actionnaires sur les sujets dont vous avez la responsabilité ;


- Vous avez l'habitude de travailler en mode projet et êtes capable d'assurer le suivi des projets dont vous êtes responsable ;


Profil


Master/Doctorat en mathématiques appliquées, statistiques, génétique quantitative, sélection animale ou végétale, agriculture, agronomie ;

Des connaissances en génétique et/ou en sélection végétale sont obligatoires;

Une connaissance des schémas et stratégies de sélection est requise ;

Des connaissances en méthodes statistiques appliquées à la génétique quantitative (théorie des modèles mixtes,…) sont obligatoires ;

Une expertise dans la gestion de grands jeux de données est la bienvenue ;

Une expérience du Deep Learning est la bienvenue;

Une expérience en analyse de données moléculaires est requise;

La connaissance technique et pratique des langages standards de calcul statistique (R, JMP, Python,…) est critique ;

Maîtrise des compétences en communication écrite et orale en français et en anglais;

Compétences organisationnelles.