Context
Dans le cadre du projet GETUP (projet Parsada porté par Corinne Vacher, UMR SAVE, INRAE) nous recrutons un ou une ingénieure de recherche pour développer des pipelines d'analyse de données microbiennes en santé des plantes.
La personne recrutée aura 3 objectifs principaux:
- elle développera des biomarqueurs de santé des communautés microbiennes de la vigne. Pour cela, elle poursuivra des recherches déjà initiées dans l'équipe, en se centrant sur la sélection de micro-organismes sentinelles.
- elle construira des pipelines d'analyse de données de suivi de populations microbiennes automatisant le suivi de ces biomarqueurs, en ajoutant des méthodes de sélection de variable. Ces méthodes seront validées sur des données simulées et réelles.
- elle produire une interface (de type Shiny ou jupyter notebook) mettant en forme ces résultats de façon à faciliter un diagnostic de santé des communautés microbiennes.
Assignment
Missions :
- Avec l'aide de l'équipe Pléiade, la personne recrutée sera amenée à poursuivre le développement d'outils d'analyse de données omiques, basées sur des techniques de réduction de dimension (NMF, NMF couplée). Un objectif fort est l'obtention in fine d'interfaces utilisables par des utilisateurs externes et l'automatisation de la production de graphique servant de tableau de bord pour l'analyse de données microbiennes.
Collaboration
La personne recrutée sera en lien avec les membres du projet GETUP, en particulier avec les membres de l'équipe d'écologie microbienne de l'UMR SAVE (INRAE).
Responsabilités
La personne recrutée a la charge du développement informatique des interfaces et prendra des initiatives pour assurer l'accessibilité des outils développés.
Main activities
Principales activés (5 maximum) :
- développement d'outils de réduction de dimension basé sur la NMF
- automatisation des pipelines d'analyse
- développement d'une interface (type shiny ou jupyter) produisant des graphiques (tableau de bord) synthétisant l'analyse de données microbiennes.
Skills
Compétences techniques et niveau requis :
- des compétences en statistiques grandes dimension, méthodes de réduction de dimension et data sciences sont nécessaires (niveau M2).
- programmation (python ou R).
Langues
Français
Parler anglais est un plus
Compétences relationnelles
A l'écoute, curieux ou curieuse, dynamique.