Research engineer [F/M] for AI-driven molecular and spatial analysis of tumor cell plasticity in Villeurbanne

Le centre de recherche Inria à Lyon est le 9ème centre de recherche Inria, créé en janvier 2022. Il regroupe environ 410 personnes dans 20 équipes de recherche et services de soutien à la recherche. Son personnel est réparti à Villeurbanne, Lyon Gerland et Saint-Étienne. Le centre de Lyon est actif dans les domaines des logiciels, de l'informatique distribuée et haute performance, des systèmes embarqués, de l'informatique quantique et de la confidentialité dans le monde numérique, mais aussi dans la santé numérique et la biologie computationnelle.

Un poste de chercheur ingénieur de deux ans est disponible dans l'équipe BioTiC à Inria Lyon. À BioTiC, nous étudions les systèmes cellulaires à travers des modèles computationnels et l'analyse de données bioinformatiques, afin de mieux comprendre leurs principes organisationnels. Dans notre équipe, nous valorisons le travail collaboratif, l'innovation et les opportunités de croissance professionnelle et personnelle.

Le poste s'inscrit dans le cadre du projet AIMPACT, une collaboration entre Magali Richard, Yuna Blum, Sophie Achard (CNRS), Anton Crombach (Inria) et Alex Petersen (Brigham Young University, Utah, USA). L'objectif global de ce projet est de mieux comprendre la plasticité des cellules tumorales, c'est-à-dire la capacité des cellules cancéreuses à reprogrammer dynamiquement leurs programmes transcriptionnels en réponse à des signaux environnementaux.

Vous serez conseillé par Anton Crombach, tout en travaillant avec d'autres membres du projet. Vous serez situé sur le site de La Doua d'Inria et vous aurez régulièrement l'occasion de visiter des partenaires à Grenoble et Rennes. Vous bénéficierez de l'expertise de BioTiC concernant l'analyse de données bioinformatiques et la modélisation computationnelle des systèmes biologiques ; et grâce aux partenaires d'AIMPACT, vous profiterez d'une connaissance de classe mondiale en matière de statistiques, d'apprentissage automatique et d'IA, ainsi que de biologie du cancer.

Globalement, le projet favorisera votre carrière en termes de développement d'une expertise de pointe sur l'analyse de données de haute dimension, l'inférence de réseaux, les statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA, ainsi que les techniques de visualisation des données – des domaines fortement demandés dans le milieu académique et industriel.

AIMPACT se concentre sur l'identification des mécanismes moléculaires associés à la plasticité des cellules tumorales. La plasticité des cellules tumorales fait référence à la capacité des cellules cancéreuses à modifier leurs programmes transcriptionnels en réponse à des signaux environnementaux, leur permettant de s'adapter et d'échapper aux thérapies. Contrairement aux cellules normales qui ont des types cellulaires stables, les cellules tumorales peuvent passer dynamiquement d'un état moléculaire à un autre, acquérant des caractéristiques plus agressives. Cette adaptabilité non génétique est orchestrée par des modifications épigénétiques, l'activité des facteurs de transcription et les réseaux régulateurs de gènes (GRNs).

Votre objectif principal au sein du projet sera de transformer un logiciel prototype pour l'analyse différentielle des réseaux en un package Python professionnel. Cela inclura, mais ne se limitera pas à, développer de nouvelles fonctionnalités de visualisation, créer une documentation extensive, préparer des notebooks d'exemple et identifier des processus régulateurs candidats pour une analyse plus approfondie par les partenaires d'AIMPACT. Vous aurez également le temps de poursuivre des initiatives supplémentaires, par exemple concevoir et mettre en œuvre de nouveaux outils d'analyse qui s'appuient sur le prototype existant.

Les activités principales sont :

• Transformer un logiciel prototype pour l'analyse différentielle des réseaux en un package Python.
• Appliquer l'analyse différentielle des réseaux sur des réseaux générés par les partenaires d'AIMPACT.
• Prédire des gènes et des interactions génétiques liés à la tolérance aux médicaments pour une analyse plus approfondie par nos partenaires.

Enfin, vous êtes fortement encouragé à diffuser votre travail à travers des publications dans des revues internationales et en le présentant lors de conférences nationales et internationales. Le projet nécessite des compétences en informatique, mathématiques et biologie (cancer). Un candidat retenu a de l'expérience dans un ou plusieurs des domaines suivants : ingénierie logicielle, statistiques et apprentissage automatique / IA, explicabilité, analyse de données unicellulaires, inférence de réseaux, visualisation de données, programmation en Python/R. Une affinité avec la biologie du cancer et le défi de la transition d'état cellulaire dans le cancer du pancréas est considérée comme un réel avantage. De bonnes compétences en communication orale et écrite en anglais sont essentielles.

Avantages :

• Remboursement partiel des frais de transport public.
• Congés : 7 semaines de congés annuels + 10 jours supplémentaires en raison de RTT (réduction statutaire du temps de travail) + possibilité de congés exceptionnels (enfants malades, déménagement, etc.).
• Possibilité de télétravail (après 6 mois d'emploi) et organisation flexible des horaires de travail.
• Équipement professionnel disponible (visioconférence, prêt de matériel informatique, etc.).
• Événements et activités sociales, culturelles et sportives.

Le candidat doit avoir une solide formation en informatique/mathematiques ou dans un domaine similaire (diplôme de MSc ou équivalent), idéalement orientée vers l'analyse de données bioinformatiques et/ou le développement de logiciels. Une qualité essentielle pour ce projet est un vif intérêt à appliquer ses compétences computationnelles pour aider à répondre à des questions biologiques. Un intérêt pour les technologies unicellulaires et l'inférence de réseaux est considéré comme un atout réel, tout comme le désir de communiquer et de collaborer avec des biologistes (computationnels) qui étudient le cancer.