Post-doctorant – Modèles de deep learning pour prédire des phénotypes à partir de données génom[...]

CNRS; Montpellier; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche en Montpellier recherche un post-doctorant pour un projet en deep learning appliqué à la génomique. Le rôle consiste à développer des modèles pour prédire les phénotypes à partir des données génomiques, en combinant des compétences en bioinformatique, en intelligence artificielle et en statistiques. Le candidat idéal doit maîtriser Python et les bibliothèques de calcul scientifique, avoir une solide compréhension des réseaux neuronaux, ainsi qu'un niveau d'anglais d'au moins B2. Contrat de 6 mois, salaire à partir de 3071 € brut.

Qualifications

• Passionné par la science et la découverte scientifique.
• Expérience dans le traitement de données génomiques appréciée.
• Anglais niveau minimum B2 souhaité.

Responsabilités

• Développer une nouvelle architecture de réseaux neuronaux pour les données génomiques.
• Modéliser la relation génotype-phénotype pour améliorer les cultures.
• Se familiariser avec la recherche en interprétation du génome.

Connaissances

Maîtrise de Python

Compréhension des réseaux neuronaux

Algèbre linéaire

Statistiques appliquées

Curiosité scientifique

Compétences en communication

Résolution de problèmes complexes

Travail en équipe

Formation

Doctorat

Outils

PyTorch

scikit-learn

numpy

GNU/Linux

Description du poste

Post-doctorant – Modèles de deep learning pour prédire des phénotypes à partir de données génomiques(H/F)

Cette offre est disponible dans les langues suivantes : Français. Date Limite Candidature : vendredi 26 décembre 2025 23:59:00 heure de Paris. Assurez‑vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler.

Informations générales

Intitulé de l'offre : Post-doctorant – Modèles de deep learning pour prédire des phénotypes à partir de données génomiques(H/F)
Référence : UMR5535-SARADE-101
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : MONTPELLIER
Date de publication : vendredi 5 décembre 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 6 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : A partir de 3071 € brut ajustable selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 21 - Organisation, expression, évolution des génomes

Missions

Nous recherchons un chercheur ou une chercheuse postdoctoral motivé pour rejoindre le groupe AI for Genome Interpretation (AI4GI) à l’IGMM (CNRS, Montpellier). Le projet est une collaboration entre l’IGMM et l’IMAG, à l’interface de la génétique, de la bioinformatique, des statistiques, de l’apprentissage automatique et du deep learning. Objectifs du projet : Interpréter le génome signifie modéliser la relation entre génotype et phénotype, ce qui constitue l’objectif fondamental de la biologie. Y parvenir pourrait révolutionner la génétique, la médecine et les technologies agricoles, menant par exemple au développement de cultures plus performantes capables de faire face aux défis du réchauffement climatique. Ce projet est un effort interdisciplinaire à la frontière entre la biologie (génétique, génomique), la bioinformatique, l’intelligence artificielle (réseaux neuronaux) et les statistiques (LMMs). Le but est de combiner l’expertise de Dr Raimondi en développement de méthodes d’interprétation du génome par réseaux neuronaux et leur application à des problèmes biologiques pertinents, avec l’expertise du Dr Bry et du Dr Trottier en inférence statistique des modèles linéaires mixtes (LMMs). L’objectif est de développer une nouvelle génération de réseaux neuronaux à effets mixtes (Mixed Effects Neural Networks, MENN) pour l’interprétation du génome, tirant parti à la fois de la flexibilité et de la puissance des NNs, et de la capacité des LMMs à apprendre de manière robuste à partir de données structurées et bruitées (non i.i.d.), en les appliquant à la prédiction de phénotypes chez les plantes et chez l’humain.

Activités

• Se familiariser avec la recherche existante en interprétation du génome, notamment les publications précédentes du laboratoire AI4GI (https://academic.oup.com/nar/article/50/3/e16/6430850?login=false, https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-025-03692-6, https://link.springer.com/article/10.1186/s13059-023-03064-y), les modèles linéaires mixtes et les GWAS.
• Se familiariser avec les données de séquençage (format VCF).
• Développer et évaluer une nouvelle architecture de réseau neuronal mélangeant effets fixes et aléatoires (Mixed Effects Neural Networks, MENN) sur des jeux de données de séquençage (WES/WGS), en commençant par les organismes modèles puis en travaillant sur la prédiction du risque de maladies humaines.

Compétences

Nous recherchons une personne motivée et curieuse, passionnée par la science et la découverte scientifique, notamment à travers la création de nouveaux réseaux neuronaux et méthodes d’apprentissage automatique. La bioinformatique et l’interprétation du génome sont des domaines multidisciplinaires en évolution rapide.

• Compétences techniques :
• Maîtrise de Python et des bibliothèques de calcul scientifique (PyTorch, scikit-learn, numpy, etc.).
• Solide compréhension des réseaux neuronaux et de l’apprentissage automatique.
• Bonne maîtrise de l’algèbre linéaire et des statistiques appliquées.
• Expérience dans le traitement de données génomiques (exome ou génome entier) serait un plus.
• Connaissance des modèles linéaires/mixtes serait un plus.
• Familiarité avec GNU/Linux.
• Connaissance des GWAS, génétique des populations ou pipelines de bioinformatique serait un plus.
• Compétences comportementales et organisationnelles :
• Capacité à apprendre continuellement de nouvelles méthodes et concepts.
• Goût pour la résolution de problèmes complexes et l’innovation.
• Bonnes compétences en communication et travail en équipe.
• Curiosité scientifique et motivation pour la découverte.
• Langues :
• Anglais : niveau minimum B2.

Contexte de travail

La candidate ou le candidat rejoindra la nouvelle équipe de recherche en IA dirigée par Daniele Raimondi au sein de l’Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier (IGMM, UMR5535 CNRS/Université de Montpellier) pour un projet de 16 mois, avec un contrat initial de 6 mois renouvelable. L’IGMM est un institut multidisciplinaire dont les travaux ont un impact international, tant fondamental qu’appliqué, en biologie moléculaire et cellulaire (www.igmm.cnrs.fr). L’institut rassemble plus de 200 personnes (chercheurs, ingénieurs, techniciens et étudiants), organisées en 18 équipes de recherche, et bénéficie de services communs mutualisés avec d’autres unités du campus CNRS, ainsi que de plateformes technologiques et scientifiques performantes. Si vous êtes passionné par la croisée de l’IA, des statistiques et de la génomique, et que vous aimez développer de nouvelles méthodes plutôt que de vous contenter d’appliquer des outils existants, nous serions ravis de recevoir votre candidature.