Descriptif du poste:\nDans le cadre des activités de recherche de l'équipe de Homaira NAWABI « Du développement à la réparation» de l'unité de rechercche Grenoble Instititut Neurosciences, le/la bioinformaticien(ne) participera à un projet visant à analyser et intégrer des données biologiques à haut débit (single nuclei RNA seq ; analyses haut débits déjà publiés, données de protéomique) pour mieux comprendre les mécanismes biologiques mis en jeu lors de la formation de circuits neuronaux\n\nActivités principales :\n\nAnalyse de données biologiques : traitement, nettoyage et normalisation de données issues de cytométrie en flux et de plateformes protéomiques\n\nIntégration multi-omique : mise en oeuvre d'approches d'intégration de données hétérogènes (biologiques et cliniques).\n\nAnalyse statistique et modélisation : analyses exploratoires, analyses multivariées,clustering, réduction de dimension, identification de signatures biologiques et découverte de biomarqueurs.\n\nDéveloppement de pipelines reproductibles : création et maintenance de workflows d'analyse sous R/Python\n\nInteraction avec l'équipe : échanges réguliers avec biologistes, participation aux réunions de projet.\n\nRédaction et communication scientifique : préparation de figures, rapports, documentation, contributions aux publications.\n\nGestion des données : organisation, documentation et archivage des données selon les bonnes pratiques (FAIR, traçabilité).\n\nProfil recherché:\nFormation\n\nDiplôme de niveau Bac+5\n\nConnaissances\n\nMaîtrise des concepts et méthodes en bioinformatique, biostatistiques et analyse de données omiques.\n\nSolides compétences en R et/ou Python (ou autre langage de programmation adapté à l'analyse de données).\n\nExpertise en transcriptomique et/ou protéomique, avec une bonne connaissance des deux domaines appréciée.\n\nConnaissance des approches et méthodes d'intégration de données multi-omiques.\n\nBonne compréhension des principes de la biologie des systèmes ; des connaissances en neurosciences seraient un atout.\n\nMaîtrise des principes FAIR et des bonnes pratiques de gestion et de valorisation des données scientifiques.\n\nCompétences techniques\n\nAnalyser et interpréter des jeux de données biologiques complexes et volumineux.\n\nDévelopper, automatiser et documenter des pipelines d'analyse reproductibles.\n\nMettre en œuvre des méthodes statistiques avancées adaptées aux données omiques.\n\nProduire des visualisations pertinentes et communiquer efficacement des résultats complexes.\n\nRédiger des protocoles, rapports d'analyse, documentations techniques et publications scientifiques.\n\nQualités attendues\n\nRigueur scientifique et sens de la qualité.\n\nEsprit d'analyse et de synthèse.\n\nAutonomie et capacité à piloter des projets d'analyse de données.\n\nAptitude à travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires associant biologistes, cliniciens et data scientists.\n\nExcellentes qualités relationnelles et de communication, à l'écrit comme à l'oral.\n\nSens de l'organisation, gestion des priorités et capacité d'adaptation.\n\nForce de proposition et aptitude à anticiper et résoudre les problématiques techniques ou scientifiques.\n\nExpérience souhaitée\n\nExpérience significative en analyse de données omiques (transcriptomique, protéomique, cytométrie, etc.).\n\nExpérience en intégration multi-omique ou en data science appliquée aux sciences biomédicales.\n\nExpérience du travail dans un environnement de recherche académique ou en collaboration avec des équipes biologiques et/ou cliniques.\n\nUne expérience dans le domaine des neurosciences