CNRS - Ingénieur de recherche en bio-informatique et gestion de workflows analytiques en métabolomie appliquée (H/F)

CNRS

  • La Tronche, Isère
  • 2 847-3 005 €/mois
  • CDD
  • Temps-plein
  • Il y a 7 jours
Développer un worklow d'analyse de données et structurer l'offre de prestation pour les utilisateurs de la plateforme GEMELIActivités
  • Elaborer et déployer un pipeline d'analyse de données métabolomiques intégrant les meilleures pratiques en bio-informatique, pour assurer des résultats précis et reproductibles. Il pourra utiliser les compétences initiales de l'équipe sur le transfert des .raw en .mzXML via proteowizard, mais égalemennt d'utiliser les logiciels MZmine, Workflow4metabolomics ou encore les packages R (Bioconductor, FactoMineR, XCMS, CAMERA, ROPLS …)
  • Intégrer de nouvelles technologies, c'est à dire adapter et intégrer un logiciel d'étude, Compound Discoverer 3.3 (ThermoFischer Scientific), comme outils d'analyse de données de haute résolution pour améliorer l'identification et l'annotation des features (correspondant à un temps de rétention et rapport m/z donné)
  • Gérer la formation des utilisateurs du pipeline sur la plateforme : participer à la formation et créer les supports, des utilisateurs de la plateforme GEMELI à l'utilisation du nouveau workflow et fournir un support continu pour garantir une acceptation des pratiques.
Compétences1. Compétences techniques en bioinformatique / métabolomique
  • Maîtrise des outils de traitement de données en métabolomique :
o MZmine, XCMS, CAMERA, ROPLS, FactoMineR, Bioconductor
  • Connaissance des formats de fichiers standards : .raw, .mzXML, conversion via ProteoWizard
  • Capacité à développer, adapter et documenter un pipeline d'analyse reproductible
  • Expérience avec Workflow4Metabolomics ou environnement Galaxy
  • Utilisation et intégration de logiciels propriétaires, en particulier Compound Discoverer 3.3 (ThermoFisher)
  • Maîtrise des langages de scripting : R (obligatoire), éventuellement Python, Bash
  • Connaissance des standards en identification/annotation de métabolites (m/z, RT, MS/MS)
2. Compétences transversales
  • Capacité à formaliser des workflows complexes et à assurer leur qualité, traçabilité et reproductibilité
  • Esprit d'analyse, rigueur scientifique et autonomie
  • Excellente capacité à documenter les procédures et à produire des supports de formation
  • Sens du travail en équipe pluridisciplinaire (bio-informaticiens, biologistes, chimistes analytiques)
3. Compétences en formation et accompagnement
  • Pédagogie et capacité à former des utilisateurs non spécialistes
  • Conception de supports pédagogiques (tutoriels, guides pas à pas)
  • Expérience dans le support utilisateur, assistance technique, suivi post-formation
Compétences souhaitées (atouts supplémentaires) :
  • Connaissance de l'écosystème Open Science, FAIR data, ou des bonnes pratiques de reproductibilité scientifique
  • Expérience dans un environnement plateforme technologique / infrastructure nationale
  • Maîtrise de l'anglais scientifique (écrit/oral)
  • Familiarité avec la démarche qualité (ex. ISO 9001 ou démarche interne)
Contexte de travailLe·la candidat·e exercera ses missions au sein de la plateforme GEMELI (Grenoble Expertise en Métabolomique et Lipidomique), une infrastructure technologique de pointe intégrée au site Santé de Grenoble. GEMELI développe une expertise reconnue à l'échelle régionale, nationale et internationale dans le domaine de la métabolomique appliquée à la santé humaine, en s'appuyant sur des technologies complémentaires de spectrométrie de masse (MS) et de résonance magnétique nucléaire (RMN).
En lien étroit avec les laboratoires de recherche académique (notamment TIMC), les établissements hospitaliers (CHUGA), les acteurs de l'innovation biomédicale, et les réseaux nationaux (IBISA, RFMF) et européens, la plateforme propose des prestations analytiques, des services d'interprétation et des développements méthodologiques couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur, depuis l'échantillon brut jusqu'à l'analyse bioinformatique et l'intégration biologique des données.GEMELI intervient dans des projets de recherche translationnelle à fort enjeu en lien avec :
  • les maladies chroniques et la multimorbidité,
  • les maladies infectieuses et inflammatoires,
  • la cancérologie et les pathologies du système nerveux central,
  • la médecine personnalisée et de précision.
Le·la futur·e ingénieur·e contribuera à cette dynamique en mettant en œuvre des pipelines d'analyse bioinformatique en métabolomique, en intégrant des solutions logicielles innovantes (open-source ou propriétaires comme Compound Discoverer), et en assurant un accompagnement technique et pédagogique des utilisateurs de la plateforme. Il/elle évoluera dans un environnement stimulant, à l'interface de la biologie, de la bioanalyse et de la science des données, au cœur d'un écosystème mobilisé sur l'intégration des données omiques, le phénotypage complexe et les approches d'intelligence artificielle.
Ce poste s'inscrit dans la stratégie du site Santé de Grenoble, qui vise à renforcer les capacités de recherche et d'innovation pour faire émerger une médecine de trajectoire, centrée sur le patient et soutenue par l'analyse intégrée des données de santé.Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.Contraintes et risques1. Charge cognitive élevée
o Analyse de données complexes, nécessitant une rigueur constante et une capacité à rester concentré·e sur de longues périodes.
o Suivi de plusieurs projets en parallèle, avec des délais parfois contraints.
2. Travail sur poste informatique prolongé
o Station assise prolongée, exposition aux écrans.
o Risques liés aux troubles musculosquelettiques (TMS) si l'ergonomie n'est pas optimale.
3. Adaptation aux évolutions technologiques rapides
o Veille régulière nécessaire pour rester à jour sur les outils (logiciels, packages, normes).
o Nécessité de requalifier certains pipelines en fonction de mises à jour logicielles ou des standards de la communauté (FAIR data, reproductibilité…).
4. Travail en environnement multi-acteurs
o Interactions avec des profils très variés (chercheurs, cliniciens, techniciens, data scientists, utilisateurs débutants…).
o Nécessité d'adapter son langage et sa pédagogie selon les interlocuteurs.
5. Participation à des formations / accompagnements
o Préparation de supports, animation de sessions, gestion des questions et du support utilisateur.

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