QUI SOMMES-NOUS
Avec 40 000 collaborateurs présents sur les cinq continents, SUEZ est un leader mondial dans la gestion intelligente et durable des ressources. Le Groupe fournit des solutions de gestion de l'eau et des déchets qui permettent aux villes et aux industries d'optimiser la gestion de leurs ressources et d'améliorer leurs performances environnementale et économique.
VOTRE MISSION
En tant que leader mondial de la gestion des ressources, SUEZ est
pleinement engagé à devenir un acteur mondial majeur de l'économie circulaire.
Le Centre International de Recherche sur l'Eau et l'Environnement (CIRSEE) de
SUEZ mène des recherches et développe des solutions innovantes pour favoriser l'accès
et la circularité des ressources.
Au sein du CIRSEE, le Cluster Eaux
Usées et Biologie met son expertise au service du développement de nouvelles
voies biologiques de traitement et de valorisation des eaux usées, à faible
impact ou à bénéfice environnemental. Les récentes avancées dans le
domaine de la biologie moléculaire et de la métagénomique et l'accessibilité
grandissante de ces outils offrent de nouvelles perspectives pour mieux
comprendre et maitriser les activités microbiennes dans les bioprocédés.
Les corrélations entre les
données opérationnelles dans les procédés à boues activées et les communautés
microbiennes sont encore mal comprises. Afin d'assurer un pilotage plus éclairé
des stations d'épuration, une meilleure compréhension des interactions entre la
biologie et les paramètres physico-chimiques est indispensable.
Vous prendrez part à une équipe projet
dans laquelle vous explorerez ces relations dans le but de renforcer
l'expertise bioprocédés de SUEZ. Vos solides compétences en modélisation et
machine learning vous permettront d'analyser un jeu complexe de données
métagénomiques. Vous serez force de proposition et porterez un regard critique
sur la démarche du projet pour développer un outil de prédiction des
performances opérationnelles basé sur des outils génétiques. Vous travaillerez
dans un milieu multidisciplinaire où les interactions avec plusieurs
compétences métier seront clés pour la réussite du projet. Vous contribuerez
également à la veille scientifique dans le domaine de la microbiologie environnementale
appliquée aux bioprocédés industriels et participerez à la rédaction des
livrables.
Vos
principales missions consisteront à :
- Designer et construire des pipelines et algorithmes pour l'analyse de données métagénomiques,
- Développer des méthodes innovantes de modélisation de jeu de données multivariables via des outils de machine learning,
- Interpréter les résultats en relation avec le contexte,
- Consolider, restituer et valoriser les résultats.
VOTRE PROFIL
Qualification :
Doctorat ou Bac +5 avec expérience en Bioinformatique/génomique/ biologie moléculaire/ modélisation de données
avec expérience en modélisation de données métagénomique
Minimum 3 ans d'expérience (pouvant inclure le doctorat)
Compétences et connaissances :
Savoir : Techniques Omiques ; Statistiques ; Machine Learning
Les plus qui font la différence : Bioprocédés en industrie de l'environnement ; Ecologie microbienne ; Deep Learning
Savoir-faire : Bioinformatique ; Modélisation de données complexes ; Analyses de données métagénomiques
Logiciels R/Python ; Veille scientifique et utilisation de bases de données publiques
Savoir-Etre : Rigueur, Autonomie, Esprit d'équipe
Le plus qui ferait la différence : Organisation ; Esprit d'initiative ; Adaptabilité
Langues étrangères :Anglais courant écrit et oral
Poste accessible au télétravail : Suez préserve l'équilibre entre vie professionnelle et privée, ce poste est ouvert au télétravail.
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