Ingénieur / ingénieure d'études en Bio-informatique

École Pratique des Hautes Études; Paris; Sur place; EUR 42 000 - 52 000; Plein temps

Résumé du poste

École Pratique des Hautes Études (EPHE) recherche un ingénieur d’études en Bio-informatique pour piloter le traitement et l’analyse de données NGS au sein de l’équipe DIVA (ISYEB) au Muséum National d’Histoire Naturelle, Paris. Vous développerez des pipelines et contribuerez aux projets de recherche.

Le poste nécessite une expertise en analyse de données omics, pipelines NGS et expérience en programmation (R/Python).

Qualifications

• Maîtrise de l’analyse de données omics.
• Connaissances au moins superficielles des différences techniques de séquençage NGS.
• Connaissance GNU/Linux ou Unix-like.
• Connaissance d’au moins un langage de programmation (R, Python, Perl, Julia).
• Connaissance du shell (bash/zsh) et outils GNU (sed/awk).
• Connaissance de logiciels NGS (BWA, SAMtools, GATK, PICARD, ANGSD, Hifiasm).
• Faible connaissance des outils pour analyses filtrées (fastsimcoal, Beast, LEA, ADMIXTURE).
• Connaissance des bonnes pratiques du cycle de la donnée et principes FAIR.
• Anglais lu et écrit.

Responsabilités

• Gérer et traiter les données NGS et soutenir les projets de l’équipe.
• Développer et adapter des pipelines bio-informatiques.
• Traiter de gros jeux de données sur un cluster informatique.
• Interpréter les résultats dans leur cadre scientifique et rédiger des parties des articles en anglais.
• Contribuer à la co-signature d’articles scientifiques de l’équipe.

Connaissances

Analyse omics

Connaissances NGS

GNU/Linux

Programmation R/Python

Shell scripting

Logiciels NGS

Bonnes pratiques FAIR

Anglais écrit

Formation

Master 2 Bio-Informatique ou équivalent

Outils

BWA

SAMtools

GATK

PICARD

ANGSD

Hifiasm

fastsimcoal

Beast

LEA

ADMIXTURE

Description du poste

Ingénieur / ingénieure d'études en Bio-informatique

Réf. Référence : 2026-2418378

Fonction publique : Fonction publique de l'État

Employeur : Ecole Pratique des Hautes Etudes (EPHE)

Localisation : Muséum National d'Histoire Naturelle, 16 rue Buffon, 75005, Paris

Domaine : Recherche

Nature de l’emploi Emploi ouvert aux titulaires et aux contractuels

Expérience souhaitée Non renseigné

Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Non renseignée Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée

Catégorie Catégorie A (cadre)

Management Non renseigné

Télétravail possible Non renseigné

Vos missions en quelques mots

ACTIVITÉS PRINCIPALES

La candidate ou le candidat retenu sera responsable de la gestion et du traitement bio-informatique des données, notamment du type « Next Generation Sequencing » (NGS), issues de plusieurs projets de l’équipe et ponctuellement venir en appui aux projets des autres équipes de l'UMR. Elle ou il devra utiliser et développer des pipelines bio-informatiques pour le traitement des librairies produites par des méthodes de type Whole Genome Sequencing (Illumina sort-reads), long read sequencing (PacBio et ONT), Hi-C sequencing, ou transcriptomique (long et short reads). Outre le traitement bio-informatique, elle ou il devra également analyser les données produites et présenter et interpréter les résultats dans leur contexte scientifique. Ces investissements se traduiront notamment par la co-signature des articles scientifiques de l’équipe. En termes de gestion des données, la personne recrutée devra coordonner la sauvegarde des données « omics » sur les serveurs de l’EPHE-PSL en accord avec la direction des systèmes d’information de l’EPHE-PSL.

Profil recherché

COMPÉTENCES REQUISES

Savoirs

• Maîtrise de l’analyses de données « omics »
• Connaissances au moins superficielles des différences techniques de séquençage NGS, et surtout des données produites par ces méthodes,
• Connaissance du système d’exploitation GNU/Linux ou autre Unix-like,
• Connaissance d’au moins un langage de programmation utilisé en analyse de données (R, Python, Perl, Julia, …).
• Connaissance de la syntaxe d’un shell en ligne de commande (notamment bash, zsh ou fish, et les programmes GNU comme sed ou awk)
• Connaissance de plusieurs logiciels dédiés à l’analyses des données NGS : BWA, SAMtools, GATK, PICARD, ANGSD, Hifiasm….
• Facultatif : connaissance de logiciels pour l’analyse des données précédemment filtrés (fastsimcoal, Beast, LEA, ADMIXTURE entre autres)
• Connaissance des bonnes pratiques du cycle de la donnée et des principes FAIR.
• Anglais, lu et écrit.

Savoirs-faire

• Utiliser des pipelines déjà existant en ligne de commande et les modifier si nécessaire pour le traitement de données de type NGS dans le cadre des projets menés par l’équipe.
• Traiter des gros jeux de données en travaillant sur un cluster informatique.
• Organiser le traitement des jeux de données selon les bonnes pratiques au sein d’une équipe de recherche.
• Interpréter les résultats des analyses dans leur contexte scientifique.
• Rédiger en anglais les parties des articles scientifiques en lien avec les données analysées.
• Facultatif : analyser statistiquement les données obtenues à l’aide d’un langage de programmation (R, Python, Julia…) et/ou à partir de programmes existants pour des analyses plus spécialisées de génétique des populations ou phylogénie.

Savoirs-être

• Excellente capacité relationnelle. La candidate ou le candidat retenu sera amené à travailler en groupe et à communiquer ses avancements sur une base régulière.
• Esprit d’initiative et autonomie.
• Rigueur et sens de l’organisation.

FORMATIONS ET EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE SOUHAITABLES

• Niveau master 2 ou équivalent pour les mentions suivantes : Bio-Informatique, Mathématique appliquée et statistiques, Sciences du vivant, Biodiversité Écologie et Évolution. Des expériences antérieures dans un laboratoire de recherche sur des projets d’analyse de données, spécifiquement de bio-informatique, seront considérées favorablement.

Éléments de candidature

Documents à transmettre

Pour postuler à cette offre, l'envoi du CV et d'une lettre de motivation est obligatoire

Qui sommes-nous ?

L’École Pratique des Hautes Études (EPHE) est un grand établissement d’enseignement supérieur et de recherche, établissement-composante de l’Université Paris Sciences et Lettres (PSL), et membre fondateur du Campus Condorcet. L’EPHE-PSL est implantée sur plusieurs sites en France métropolitaine et en Polynésie française.

La candidate ou le candidat retenu travaillera au sein de l'équipe DIVA (« Diversification et adaptation aux échelles micro et macro‑évolutives ») de l’Institut de Systématique, Évolution, Biodiversité (ISYEB, UMR 7205) située au Muséum National d’Histoire Naturelle à Paris. L’équipe DIVA est composée de 11 enseignants-chercheurs permanents, deux techniciennes, un ingénieur de recherche, et plusieurs doctorants / doctorantes et stagiaires. L’équipe mène des recherches portant sur les processus évolutifs à travers diverses disciplines comme la génétique des populations, l’écologie comportementale, la génétique quantitative, l’écologie évolutive, en partenariat avec plusieurs équipes en France et à l’étranger.

Descriptif du service

La candidate ou le candidat retenu travaillera au sein de l'équipe DIVA (« Diversification et adaptation aux échelles micro et macro‑évolutives ») de l’Institut de Systématique, Évolution, Biodiversité (ISYEB, UMR 7205) située au Muséum National d’Histoire Naturelle à Paris. L’équipe DIVA est composée de 11 enseignants-chercheurs permanents, deux techniciennes, un ingénieur de recherche, et plusieurs doctorants / doctorantes et stagiaires. L’équipe mène des recherches portant sur les processus évolutifs à travers diverses disciplines comme la génétique des populations, l’écologie comportementale, la génétique quantitative, l’écologie évolutive, en partenariat avec plusieurs équipes en France et à l’étranger.

ENCADREMENT SCIENTIFIQUE

La personne recrutée participera aux projets scientifiques des différentes membres de l’équipe DIVA et sera sous la responsabilité du correspondant EPHE de l’unité, actuellement Stefano Mona.

À propos de l'offre

• Susceptible d'être vacant à partir du 01/01/2027
• Experte / Expert en production, traitement et analyse de données

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