ingénieur en informatique (machine learning et data science)

When:
26/06/2024 all-day
2024-06-26T02:00:00+02:00
2024-06-26T02:00:00+02:00

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : LIRMM (UMR 5506) — Univ Montpellier & CNRS
Durée : 12 mois (renouvelabl
Contact : rivals@lirmm.fr
Date limite de publication : 2024-06-26

Contexte :
Nous recrutons un ingénieur en informatique (machine learning et data science) dans le cadre du projet EpiTransDiag financé par la SATT AxLR et qui vise à développer une plateforme analytique de l’épitranscriptome permettant le diagnostic précoce du cancer, la stratification des patients ainsi que le suivi post-thérapeutique. La maturation permettra de consolider la méthode analytique à travers l’étude de cohortes de patients plus conséquentes ainsi qu’à établir un diagnostic prédictif de marqueurs cancéreux sous le format présence/absence de cancer. Une startup a été créée et exploitera les résultats générés durant la maturation.

Annonce site université: https://umemplois.umontpellier.fr/poste/2024-R0314

– Date de début du contrat :  01/09/2024
– Date de fin du contrat :   31/08/2025  
– mention : renouvelable 12 mois
– type: ingénieur d’étude ou ingénieur de recherche
– Niveau de rémunération : selon grille UM et en fonction de l’expérience.

Sujet :

La mission porte sur le diagnostic de cancers. Des mesures par spectrométrie de masse des modifications chimiques des ARN sont effectuées sur des échantillons de tissus ou dans des fluides corporels (par ex: sang, urine, etc). Ces mesures, collectivement nommées “profil epitranscriptomique” sont les données à partir desquelles on prédit la présence ou non d’un cancer. Le rôle de l’ingénieur est de contribuer au développement et la validation des méthodes d’apprentissage automatique et d’analyse statistiques pour ces prédictions.

L’objectif global de projet est de concevoir et mettre au point un test de diagnostic (qui est un dispositif médical).

L’équipe scientifique du projet a d’abord mis au point une nouvelle méthode de diagnostic pour un cancer du cerveau (le gliome). Cette méthode combine la spectrométrie de masse, les modifications chimiques de l’ARN et de l’intelligence artificielle. Les références de la publication libre d’accès sont ci-dessous (parue en 2022). Les résultats de prédiction sont bons alors que la détermination du stade pour ce cancer est particulièrement difficile en clinique. Le CHU de Montpellier a déposé une demande de brevet.

* Quelques pointeurs
** Article scientifique :
Multivariate Analysis of RNA Chemistry Marks Uncovers Epitranscriptomics-Based Biomarker Signature for Adult Diffuse Glioma Diagnostics

S. Relier, A. Amalric, A. Attina, I.B. Koumare, V. Rigau, F. Burel Vandenbos, D. Fontaine, M. Baroncini, J.P. Hugnot, H. Duffau, L. Bauchet, C. Hirtz,* E. Rivals,* and A. David*

Analytical Chemistry 2022 https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c01526
** Pointeurs de vulgarisation :

1. Le communiqué de presse du CNRS INSB qui met nos travaux en lumière : https://www.insb.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/exploiter-le-code-chimique-de-larn-pour-etablir-une-carte-didentite-tumorale

2. Podcast de l’émission de radio Université de Montpellier

A l’UM la science [S02-ep02] : De l’épitranscriptome à l’expo cancer

3. article du Midi Libre (accès limité) https://www.midilibre.fr/2022/10/09/tumeur-du-cerveau-des-scientifiques-montpellierains-mettent-au-point-un-test-de-diagnostic-revolutionnaire-10709997.php

4. dans un dossier du Magazine INSERM :

ou https://www.lirmm.fr/~rivals/post/2023_inserm_magazine/

Profil du candidat :
Mission principale :
Dans le cadre d’un projet de maturation, nous recrutons un ingénieur informaticien / data scientist dont l’activité principale consistera à :
– assurer le développement d’un pipeline analytique (analyse de machine learning et statistiques) dédié aux données de modifications de ARN
– contrôler la capacité prédictive du pipeline expérimental et analytique pour le diagnostic précoce du cancer et son suivi thérapeutique
– effectuer l’analyse de données d’épitranscriptome pour le diagnostic et le suivi du cancer
– contribuer à établir des signatures épitranscriptomiques pour le diagnostic ou le suivi de cancers

Activités :
– Développement informatique, conception d’algorithmes de machine learning
– Exploration et visualisation de données bio-chimiques
– Développement de méthodes de calculs, démonstration des outils
– Automatisation et sécurisation du traitement de données
– Rédaction de rapport, interaction avec biologistes et biochimistes
– Participation à des réunions, et possiblement à des congrès ou conférence

Formation et compétences requises :
Formation :
– école d’ingénieur ou master universitaire en informatique ou science des données
– avec une composante de programmation informatique
Connaissance approfondie et pragmatique de :
– apprentissage automatique (machine learning)
– science des données (data science) et statistiques
– programmation en langage python (librairies de ML telles que scikit learn, pytorch, etc)
– développement logiciel : pratique de gestion et maintenance des logiciels, de tests

Autres connaissances :
– maîtrise de l’anglais
– langage python, C++
– programmation de visualisation de données avec interface dynamique

Qualités:
– forte motivation et engagement professionel
– professionalisme en particulier en termes de qualité du travail accompli
– bonne capacité d’apprentissage et d’écoute
– capacité d’interaction et de travail en équipe
Divers :
– intérêt pour la biologie, la médecine ou les questions pluridisiciplinaires

Adresse d’emploi :
Montpellier
adresse: LIRMM – UMR 5506 CNRS & Univ Montpellier
CC 05016
860 rue de St Priest – 34095 Montpellier cedex 5 FRANCE