L'agence Supplay de Marne la vallée recrute pour son client SANOFI un(e) Genomics Data Analyste dans le cadre d'une mission d'intérim.
Nous recherchons un data analyste pour supporter l'analyse des données génomique (bulk RNAseq, Single-cell RNAseq, Spatial transcriptomic).
Dans ce rôle au sein du groupe de « Disease profiling Genomics and Flow », vous serez en charge d’implémenter des approches analytiques et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de génération de données pour faire progresser notre portefeuille.
Évaluer et mettre en œuvre des méthodes analytiques pour l'analyse de données bulk, single-cell et spatiale : l'imputation et la normalisation des données, la déconvolution, l'analyse des types/états cellulaires, l'interaction cellule à cellule / l'inférence de trajectoire, la reconstruction des interactomes spécifiques aux types cellulaires – cellphoneDB
• Développer et évaluer des pipelines pour l'intégration de données multi-omiques
• S'engager de manière proactive avec les équipes de projet pour définir des questions scientifiques précises
• Appliquer son expertise scientifique et son jugement pour initier, concevoir, diriger et exécuter des expériences et/ou des études à l'appui des projets de recherche et/ou de développement. Conditions de travail particulières (Vaccins/ZAC….) : Non
Formation / Expérience :
• Master ou doctorat dans des domaines liés à la data analyse, la statistique ou la bio-informatique
• Au moins 1 an d'expérience en recherche et analyse de données (universitaire ou industrielle - Stage et alternance inclus)
• Expertise préalable dans l'analyse et l'intégration des ensembles de données scRNA-seq, scATAC-seq, scBCR/TCR-seq et CITE-seq.
• Maîtrise de la programmation statistique et de script (R / Python / bash).
• La connaissance et l’expérience de l'analyse des données de transcriptomique spatiale est un plus (Nanostring DSP et 10x Visium).
• Familiarité avec les méthodes standard d'analyse des données bio-informatiques et les bases de données de référence (TCGA / GTEX / Human Cell Atlas)
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