Ingénieur d'Étude: Modélisation Moléculaire Membranaires

CNRS; Montpellier; Hybrid; EUR 26,000 - 31,000; Full time

Benefits offered by this job

44 jours de congés annuels

Indemnisation TT 75%

Forfait mobilité durable jusqu’à 300€

Job summary

CNRS, Institut de génomique fonctionnelle à Montpellier, recherche un ingénieur d’étude pour contribuer à l’identification et à l’optimisation de ligands d’enzymes membranaires.

Le candidat travaillera à l’interface de biologie structurale, IA et pharmacologie cellulaire, avec des méthodes telles que docking, apprentissage profond et dynamique moléculaire, afin de proposer des hits et optimiser leur activité.

Qualifications

• Formation Master 2 / ingénieur en bioinformatique, chimie computationnelle, biophysique, biologie quantitative, biologie structurale ou domaine connexe.
• Une expérience en apprentissage automatique, analyse structurale, docking, dynamique moléculaire, programmation Python, ou analyse statistique avec R est souhaitée.
• Une connaissance des protéines membranaires et/ou du drug design constitue un atout.

Responsibilities

• Préparation et analyse de structures d’enzymes transmembranaires et de leurs sites de liaison.
• Réalisation de campagnes de criblage virtual screening par docking et cofolding protéine–ligand par apprentissage profond.
• Étude des complexes par dynamique moléculaire et analyse des interactions ligand–protéine.
• Analyse des relations structure–activité (SAR).
• Proposition de modifications structurales pour l’optimisation des hits.
• Développement et automatisation de workflows de modélisation et d’analyse.

Skills

Apprentissage automatique

Analyse structurale

Docking

Dynamique moléculaire

Python

R

Education

Master 2 / ingénieur en bioinformatique, chimie computationnelle, biophysique, biologie quantitative, biologie structurale

Tools

Python

R

Job description

CNRS, Institut de génomique fonctionnelle à Montpellier, recherche un ingénieur d’étude pour contribuer à l’identification et à l’optimisation de ligands d’enzymes membranaires.

Le candidat travaillera à l’interface de biologie structurale, IA et pharmacologie cellulaire, avec des méthodes telles que docking, apprentissage profond et dynamique moléculaire, afin de proposer des hits et optimiser leur activité.