L’Inserm est le seul organisme public français entièrement dédié à la recherche biologique, médicale et en santé des populations. Il dispose de laboratoires de recherche sur l’ensemble du territoire, regroupés en 12 Délégations Régionales. Notre institut réunit 15 000 chercheurs, ingénieurs, techniciens et personnels administratifs, avec un objectif commun : améliorer la santé de tous par le progrès des connaissances sur le vivant et sur les maladies, l’innovation dans les traitements et la recherche en santé publique.

Rejoindre l’Inserm, c’est intégrer un institut engagé pour la parité et l’égalité professionnelle, la diversité et l’accompagnement de ses agents en situation de handicap, dès le recrutement et tout au long de la carrière. Afin de préserver le bien-être au travail, l’Inserm mène une politique active en matière de conditions de travail, reposant notamment sur un juste équilibre entre vie personnelle et vie professionnelle.

L'Inserm a reçu en 2016 le label européen HR Excellence in Research et s'est engagé à faire évoluer ses pratiques de recrutement et d'évaluation des chercheurs.

Dans le cadre des activités de recherche de l’équipe de Homaira NAWABI « Du développement à la réparation» de l'unité de rechercche Grenoble Instititut Neurosciences, le/la bioinformaticien(ne) participera à un projet visant à analyser et intégrer des données biologiques à haut débit (single nuclei RNA seq ; analyses haut débits déjà publiés, données de protéomique) pour mieux comprendre les mécanismes biologiques mis en jeu lors de la formation de circuits neuronaux 

Activités principales :

• Analyse de données biologiques : traitement, nettoyage et normalisation de données issues de cytométrie en flux et de plateformes protéomiques
• Intégration multi-omique : mise en oeuvre d’approches d’intégration de données hétérogènes (biologiques et cliniques).
• Analyse statistique et modélisation : analyses exploratoires, analyses multivariées,clustering, réduction de dimension, identification de signatures biologiques et découverte de biomarqueurs.
• Développement de pipelines reproductibles : création et maintenance de workflows d’analyse sous R/Python
• Interaction avec l’équipe : échanges réguliers avec biologistes, participation aux réunions de projet.
• Rédaction et communication scientifique : préparation de figures, rapports, documentation, contributions aux publications.
• Gestion des données : organisation, documentation et archivage des données selon les bonnes pratiques (FAIR, traçabilité). 

Formation

• Diplôme de niveau Bac+5 

Connaissances

• Maîtrise des concepts et méthodes en bioinformatique, biostatistiques et analyse de données omiques.
• Solides compétences en R et/ou Python (ou autre langage de programmation adapté à l'analyse de données).
• Expertise en transcriptomique et/ou protéomique, avec une bonne connaissance des deux domaines appréciée.
• Connaissance des approches et méthodes d'intégration de données multi-omiques.
• Bonne compréhension des principes de la biologie des systèmes ; des connaissances en neurosciences seraient un atout.
• Maîtrise des principes FAIR et des bonnes pratiques de gestion et de valorisation des données scientifiques.

Compétences techniques

• Analyser et interpréter des jeux de données biologiques complexes et volumineux.
• Développer, automatiser et documenter des pipelines d'analyse reproductibles.
• Mettre en œuvre des méthodes statistiques avancées adaptées aux données omiques.
• Produire des visualisations pertinentes et communiquer efficacement des résultats complexes.
• Rédiger des protocoles, rapports d'analyse, documentations techniques et publications scientifiques.

Qualités attendues

• Rigueur scientifique et sens de la qualité.
• Esprit d'analyse et de synthèse.
• Autonomie et capacité à piloter des projets d'analyse de données.
• Aptitude à travailler au sein d'équipes pluridisciplinaires associant biologistes, cliniciens et data scientists.
• Excellentes qualités relationnelles et de communication, à l'écrit comme à l'oral.
• Sens de l'organisation, gestion des priorités et capacité d'adaptation.
• Force de proposition et aptitude à anticiper et résoudre les problématiques techniques ou scientifiques.

Expérience souhaitée

• Expérience significative en analyse de données omiques (transcriptomique, protéomique, cytométrie, etc.).
• Expérience en intégration multi-omique ou en data science appliquée aux sciences biomédicales.
• Expérience du travail dans un environnement de recherche académique ou en collaboration avec des équipes biologiques et/ou cliniques.
• Une expérience dans le domaine des neurosciences