Postdoc en apprentissage automatique pour la pharmacogénomique du cancer

Human Technopole (HT)  est un nouvel institut de recherche interdisciplinaire en sciences de la vie, créé et soutenu par le gouvernement italien, dans le but de développer des stratégies innovantes pour améliorer la santé humaine. HT est composé de cinq centres : biologie computationnelle, biologie structurale, génomique, neurogénomique et science des données de santé. Les centres travaillent ensemble pour permettre la recherche interdisciplinaire et créer un environnement ouvert et collaboratif qui aidera à promouvoir la recherche en sciences de la vie à l’échelle nationale et internationale.

Le laboratoire Iorio du Centre de recherche en biologie computationnelle de la Technopole humaine de Milan travaille à l’interface de la biologie, de l’apprentissage automatique, des statistiques et de la théorie de l’information ; notre objectif est de comprendre et de prédire comment les altérations génomiques et les traits moléculaires d’autres omiques contribuent aux processus pathologiques, au recâblage des circuits biologiques et ont un impact sur la réponse thérapeutique dans les cancers humains et d’autres maladies. Notre recherche vise à faire progresser la santé humaine en concevant des algorithmes, des outils informatiques et de nouvelles méthodes analytiques pour l’  intégration  et l’analyse d’ensembles de données de pharmacogénomique et de génomique fonctionnelle, avec l’objectif ultime d’identifier de nouvelles  cibles thérapeutiques ,  des biomarqueurs  et  le repositionnement des médicaments . opportunités.

Nous recherchons un chercheur postdoctoral très motivé avec de solides compétences en biologie computationnelle pour pourvoir un  poste postdoctoral  dans l’équipe de recherche dirigée par Francesco Iorio au sein du Centre de biologie computationnelle. Ce rôle interagira activement avec les autres centres de recherche HT, ainsi qu’avec des collaborateurs nationaux et internationaux, tels que ceux impliqués dans le  partenariat Cancer Dependency Map , dont l’objectif général est d’identifier systématiquement les vulnérabilités et les dépendances au cancer qui pourraient être exploitées à des fins thérapeutiques.

Le candidat sélectionné travaillera sur le développement de nouveaux algorithmes, méthodes analytiques et outils pour l’analyse des données de dépistages perturbateurs effectués sur des modèles précliniques de cancer (lignées cellulaires, organoïdes et xérographes dérivés de patients) avec diverses lectures phénotypiques (allant de cellules réduction de la viabilité, à la sc-transcriptomique et à la transcriptomique spatiale) ; développera des outils d’apprentissage automatique pour la prédiction des dépendances au cancer et de la réponse aux médicaments à partir de l’intégration des cribles susmentionnés et de la caractérisation multiomique des modèles criblés ; interagira avec d’autres groupes de recherche et préparera des produits de recherche pour la soumission de manuscrits et des présentations à des réunions / conférences internationales.

Tâches et responsabilités clés :

• Effectuer des recherches originales en biologie computationnelle et développer de nouvelles méthodes et modèles pour identifier les dépendances et les vulnérabilités au cancer cliniquement pertinentes.
• Développer et appliquer de nouveaux outils pour l’analyse intégrative et la visualisation de grands ensembles de données biomédicales multiomiques / multimodales,
• Concevoir, mettre en œuvre et expliquer des modèles prédictifs basés sur des approches d’inférence statistique et d’apprentissage automatique pour identifier les déterminants moléculaires de l’essentialité des gènes et de la réponse aux médicaments.
• Contribuer à l’analyse et à l’interprétation de projets collaboratifs multidisciplinaires avec des collaborateurs translationnels et cliniques.
• Contribuer à la conception des études et à la gestion des projets de recherche.

Exigences de l’emploi

Exigences obligatoires:

• Doctorat en biologie computationnelle, bioinformatique, statistique, informatique ou dans des domaines connexes.
• Solide expertise en analyse et visualisation de données quantitatives.
• Capacité à s’approprier la planification, l’exécution et la livraison des résultats scientifiques.
• Maîtrise complète d’au moins un langage de script (Python, R, Julia).

Exigences préférentielles :

• Expérience dans le développement et la mise en œuvre de modèles prédictifs statistiques et d’apprentissage automatique.
• Connaissance des principales sources publiques de données transcriptomiques et génomiques.
• Excellentes compétences en communication verbale, écrite, analytique et de présentation.
• Anglais courant.

Autres compétences :

• Solide compréhension de la biologie moléculaire et de l’oncologie.
• Expérience antérieure dans l’analyse de données omiques unicellulaires, en particulier l’ARNseq unicellulaire.
• Familiarité avec le cluster computing : Slurm, Nexflow, Snakemake.
• Familiarité avec les bases de données de graphes et les réseaux de neurones de graphes.
• Langages de programmation : maîtrise complète des scripts avec Python et R.
• Paquets Python : PyTorch, Numba, CUDA.
• Familiarité avec les meilleures pratiques de développement de logiciels : tests, versions, CI/CD.
• Solide dossier de publication dans des revues de biologie computationnelle et de bioinformatique.
• Expérience de contribution à la conception de projets collaboratifs multidisciplinaires.

Instructions de candidature

Pour postuler, merci d’envoyer :

• un curriculum vitae.

• une lettre de motivation en anglais reliant votre parcours aux spécificités de l’appel.

• noms et contacts de 2 référents.

Informations Complémentaires

HT offre une culture internationale hautement collaborative. La langue de travail chez HT est l’anglais. HT favorisera une recherche interdisciplinaire de qualité supérieure en favorisant un environnement dynamique composé de groupes de recherche indépendants ayant accès à des étudiants diplômés, des boursiers postdoctoraux et des installations de base exceptionnels.

HT est un employeur inclusif, offrant l’égalité des chances, offrant des conditions et des avantages attractifs adaptés à une organisation de recherche de premier plan, compétitive au niveau international, et cherche à promouvoir une atmosphère collégiale et ouverte. L’enveloppe de rémunération accordée sera compétitive au niveau international et comprendra un régime de retraite, des prestations médicales et d’autres prestations sociales.

Une attention particulière sera accordée aux candidats qui font partie de la liste des catégories protégées, conformément à L. 68/99.

Nombre de postes offerts :  1

Contrat proposé : CCNL Chimico Farmaceutico, CDD 4 ans – niveau salarié.

Le poste est basé à  Milan .