Stage en Apprentissage Profond – Analyse de données biologiques

TN France; Paris; Sur place; EUR 30 000 - 50 000; Plein temps

Résumé du poste

Une start-up innovante recherche des talents passionnés par l'apprentissage profond et la biologie computationnelle. Dans ce rôle, vous développerez des algorithmes pour analyser les structures et séquences protéiques, contribuant ainsi à des avancées significatives dans le domaine médical. Vous travaillerez avec des outils de pointe tels que TensorFlow et PyTorch, tout en collaborant étroitement avec une équipe dynamique pour résoudre des problèmes complexes. Avec des avantages tels que des congés généreux et la possibilité de télétravail, cette opportunité vous permettra de faire une réelle différence dans le développement de médicaments en phase préclinique.

Prestations

Restauration subventionnée

Transports publics remboursés partiellement

7 semaines de congés annuels

10 jours de RTT

Télétravail possible après 6 mois

Équipements professionnels

Prestations sociales et culturelles

Qualifications

• Expérience en apprentissage profond avec des frameworks comme TensorFlow et PyTorch.
• Maîtrise du langage Python et connaissances en biologie computationnelle.

Responsabilités

• Développer des modèles d'apprentissage profond pour analyser les protéines.
• Collaborer avec l’équipe projet pour assurer une intégration continue.

Connaissances

Apprentissage Profond

Python

TensorFlow

PyTorch

Keras

Biologie Computationnelle

Méthodologies de Science des Données

Communication

Esprit d’équipe

Description du poste

Stage en Apprentissage Profond – Analyse de données biologiques, Paris

Contexte et atouts du poste

LabSae est une start-up incubée à l’INRIA, proposant une plateforme unifiée pour l’analyse de réseaux d’interactions protéine-protéine, utilisant la biologie computationnelle et l’intelligence artificielle. Dans le contexte médical, les protéines représentent des cibles clés dans de nombreuses interventions pharmaceutiques. LabSae fournit une analyse computationnelle fiable et précise à grande échelle des interactions protéiques, améliorant ainsi nos connaissances sur les protéines et facilitant le développement de médicaments en phase préclinique.

Mission confiée

Nous recherchons des talents passionnés par les avancées récentes en apprentissage profond et en biologie computationnelle, pour développer des algorithmes d’analyse des structures et séquences protéiques.

Principales activités

• Développer et utiliser des modèles d'apprentissage profond pour des applications en biologie computationnelle, notamment pour analyser les protéines et leurs interactions.
• Utiliser des techniques de science des données pour interpréter les structures et séquences de protéines.
• Participer à l'innovation en résolvant de manière proactive les problèmes et en menant des recherches.
• Collaborer avec l’équipe du projet pour une intégration continue tout au long du développement.

Compétences

Profil idéal :

• Expérience en apprentissage profond avec des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch ou Keras, et bonne connaissance des méthodologies en science des données.
• Maîtrise du langage Python.
• Expérience en développement collaboratif de code.
• Connaissances en biologie computationnelle.
• Bon niveau d’anglais.

Compétences relationnelles

• Bonne communication
• Esprit d’équipe

Avantages :

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés : 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (temps plein) + autorisations d'absence exceptionnelles (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail après 6 mois d’ancienneté et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels (visioconférence, matériel informatique, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives via l’Association de gestion des œuvres sociales d'Inria