Descriptif du poste:\n\nCYTOO investit dans les fondations technologiques de sa recherche : systèmes de données et d'analyse, infrastructure, sécurité et gouvernance.\nNous recherchons un-e Ingénieur-e Logiciel & Infrastructure pour prendre en charge cette dimension.\nVous rejoindrez notre équipe Data & Digital Science (4 personnes), avec une réelle autonomie sur la plateforme, les plans d'action et les priorités. Un prestataire externe assure les opérations IT du quotidien.\nIl s'agit d'un poste d'ingénierie logicielle et plateforme appliquée aux données d'imagerie scientifique, et non d'analyse de données ou de modélisation ML : vous serez responsable des systèmes utilisés par nos data scientists et des pratiques d'ingénierie associées.\n \nVos missions\nIngénierie logicielle et qualité\n* Transformer nos prototypes et preuves de concept en outils stables, documentés et déployables\n* Développer et maintenir les tests, scripts d'automatisation et outils de déploiement en Python\n* Mettre en place les bonnes pratiques de code review, de gestion de versions et d'environnements reproductibles\n* Maintenir et améliorer les scripts d'analyse d'images et les interfaces Python utilisés quotidiennement par l'équipe\nPlateforme de données scientifiques\n* Évaluer les options de gestion des données d'imagerie, notamment leurs coûts et implications en cas de migration\n* Concevoir et mettre en œuvre l'architecture d'intégration : ingestion des données d'acquisition, stockage, archivage et fonctionnement des outils d'analyse\n* Contribuer à définir le bon équilibre entre ressources de calcul on-premise et cloud, notamment lors du renouvellement des équipements\nInfrastructure et sécurité\n* Être responsable du niveau de sécurité de CYTOO, notamment en matière de sauvegarde et de disaster recovery\n* Piloter la relation avec notre prestataire informatique externe\n* Définir les orientations de notre programme infrastructure et sécurité et en piloter la mise en œuvre\nSupport à l'équipe\n* Apporter un support opérationnel sur l'utilisation des outils, l'accès aux données, les performances et les contraintes de calcul\n* Développer la documentation utilisateur, assurer des formations et partager les bonnes pratiques\n \nDonnées scientifiques FAIR\nNous voulons rendre nos données FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable). Dans ce cadre, vous contribuerez à renforcer la traçabilité, l'intégrité, l'archivage et l'interopérabilité de nos données, tout en contribuant au respect du RGPD et à l'anticipation des exigences réglementaires (GxP, 21 CFR Part 11).\n \nPourquoi rejoindre CYTOO\n* Un rôle transversal couvrant infrastructure, sécurité, outils, qualité logicielle et gouvernance des données\n* Une véritable responsabilité à un moment clé pour CYTOO, avec la possibilité de contribuer à l'évaluation et à l'adoption de nouveaux outils\n* Une plateforme éprouvée, utilisée par des acteurs majeurs de la biotechnologie et de l'industrie pharmaceutique\n* Un impact direct sur la découverte de médicaments, notamment dans les maladies rares\n\nProfil recherché:\n\nLe profil que nous recherchons\n* Au moins 5 ans d'expérience en platform engineering, software engineering, DevOps, research IT, scientific computing ou dans un rôle technique équivalent\n* Très bonne maîtrise de Python, notamment pour les tests, l'automatisation, les scripts d'intégration et les outils internes. Nous recherchons davantage un profil Python orienté plateforme et ingénierie qu'un profil data science ou ML\n* Bonne maîtrise des environnements Linux, de la gestion de versions et des outils d'infrastructure courants\n* Un intérêt pour les données scientifiques, quel que soit votre parcours. Vous êtes à l'aise pour échanger avec un biologiste afin de comprendre ses besoins et les traduire en solutions d'infrastructure\n* Vous savez définir vos propres priorités et expliquer vos choix\n* Vous avez une véritable culture de la sécurité et intégrez naturellement les questions d'accès, de permissions et d'exposition des données dans votre travail\n* Diplôme en informatique, ingénierie, mathématiques appliquées, bioinformatique ou formation équivalente. Une expérience professionnelle équivalente sera également considérée\n* Anglais et français professionnels courants : les deux langues sont utilisées au quotidien dans l'entreprise\nCe qui serait un plus\n* Expérience avec AWS ou une autre plateforme cloud\n* Expérience dans le domaine de l'imagerie scientifique ou des données de microscopie\n* Expérience dans un environnement réglementé (GxP, 21 CFR Part 11, ISO 27001)\n* Connaissance d'OMERO ou d'une autre plateforme de gestion de données de recherche\n