Description du poste : Nous recherchons pour notre client SANOFI, 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 », l'analyste sera en charge d'implémenter des approches analytiques et travaillera en étroite collaboration avec les équipes de génération de données pour faire progresser notre portefeuille. Résumé des principales responsabilités : - 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. Analyser, interpréter et présenter les résultats. Ce poste, basé à VITRY SUR SEINE est à pourvoir dans le cadre d'une mission d'une durée de 18 mois. La rémunération brute annuelle est de 45220 KE. Description du profil : De formation Bac+5 ou doctorat dans des domaines liés à la data analyse, la statistique ou la bioinformatique, vous justifiez d'une expérience de 1 année minimum en recherche et analyse de données (universitaire ou industrielle - Stage et alternance inclus). Nous recherchons un candidat collaboratif, autonome et qui possède les compétences suivantes : - 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 (Nanostring DSP et 10x Visium). - Familiarité avec les méthodes standard d'analyse des données bioinformatiques et les bases de données de référence (TCGA / GTEX / Human Cell Atlas) - Excellentes compétences en communication écrite et verbale.