Descriptif du poste: Notre approche consiste à gérer et développer une plateforme d'analyse de données intégrée, mettant en ouvre les méthodes bio informatiques et data science les plus récentes. Vous exercerez en tant que Bio Informaticien les missions suivantes : -       Apporter une expertise en analyse de données pour aider les équipes de programmes cliniques à atteindre leurs objectifs de recherche. -       Analyser des données multiomiques complexes afin de répondre à des questions de recherche clinique spécifiques, en appliquant une large gamme de méthodologies et de ressources. -       Travailler en étroite collaboration avec les équipes cliniques tout au long du processus de découverte, les aidant à interpréter les résultats et à orienter leurs décisions de recherche. -       Développer des méthodes innovantes pour présenter des résultats clairs et documentés aux équipes, en utilisant les technologies de rendu de résultats les plus récentes (p. ex. quarto, markdown).. -       Développer et mettre en oeuvre une stratégie d'analyse spatial-transcriptomique pour caractériser pleinement les échantillons de patients, en évaluant et appliquant les approches d'analyse les plus récentes. -       Collaborer avec l'équipe de Bioinformatique Clinique Exploratoire pour intégrer des méthodes validées dans les workflows de la plateforme. -       Fournir une expertise permettant d'orienter la conception expérimentale et l'approche analytique. -       Travailler de manière autonome à toutes les étapes du workflow d'analyse de données. -      Contribuer au développement des compétences de l'équipe en mentorant et en partageant votre expertise et votre expérience. -       Assurer une veille technologique et scientifique pour rester informé·e des évolutions en bioinformatique et dans les domaines de recherche plus larges. -       Participer et contribuer aux réunions, ateliers et séminaires de Gustave Roussy. -       Publier le cas échéant. Profil recherché: Le·La candidat·e retenu·e aura démontré sa capacité à collaborer dans le cadre de projets de recherche académiques, notamment par l'analyse statistique et l'interprétation de grands ensembles de données complexes. Vous devez être titulaire d'un doctorat avec une solide expérience en bio informatique, mathématiques, statistiques ou recherche biomédicale à forte composante informatique. Le·La titulaire du poste devra incarner et démontrer les valeurs fondamentales suivantes : ouverture, dynamisme, imagination, esprit collégial, ainsi que : Qualifications, expériences et compétences essentielles : ·       Diplôme dans une discipline pertinente avec une forte composante analytique (p. ex. bioinformatique, statistiques, biologie moléculaire, mathématiques). ·       Expérience dans l'analyse de différents types de données de séquençage haut-débit en environnement de recherche. ·       Excellentes compétences en R et/ou Python, avec une connaissance des packages et ressources disponibles. ·       Bonne compréhension théorique des méthodologies bioinformatiques et data science appliquées aux données omiques. ·       Expérience avec les technologies spatial-transcriptomiques et single-cell. ·       Bonnes compétences en Linux et HPC. ·       Expérience dans la présentation et la communication des résultats d'analyse à des groupes de recherche. ·       Capacité à travailler de manière autonome au long du workflow d'analyse. ·       Expérience dans le mentorat et le partage d'expertise. ·       Capacité à organiser et prioriser la charge de travail. ·       Connaissances en biologie moléculaire et cellulaire. ·       Maitrise de l'anglais. Qualifications, expériences et compétences souhaitées : ·       Familiarité avec la biologie du cancer. ·       Familiarité avec l'application de techniques statistiques aux données biologiques. ·       Compétences informatiques appliquées au big data, développement logiciel et technologies web. ·       Expérience dans l'application de son expertise à la conception expérimentale et analytique. ·       Expérience dans la création et le déploiement de pipelines (p. ex. Nextflow) pour la data science. Compréhension des processus et de la gestion du développement logiciel.