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Le laboratoire Azizi (Laboratoire de biologie du cancer computationnel) de l’Université Columbia recherche des chercheurs postdoctoraux enthousiastes et autonomes ayant une formation en biologie computationnelle, apprentissage automatique, statistiques, science des données, bioinformatique et/ou génomique, biologie du cancer, immunologie.
Le laboratoire Azizi (azizilab.com) utilise une approche interdisciplinaire combinant des technologies de génomique et d’imagerie monocellulaires de pointe avec des techniques d’apprentissage automatique statistique, pour caractériser des populations complexes de cellules en interaction dans le microenvironnement tumoral ainsi que leurs circuits dérégulés et leur organisation spatiale. Les projets en cours comprennent le développement de techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur pour analyser et intégrer des ensembles de données génomiques et transcriptomiques spatiales unicellulaires de grande dimension afin de comprendre l’hétérogénéité tumorale, les interactions tumeur-immune et la réponse aux immunothérapies.
Le laboratoire Azizi est principalement affilié au département de génie biomédical et au Irving Institute for Cancer Dynamics ( IICD ) de l’Université Columbia. Nous sommes également affiliés au département d’informatique, au Data Science Institute et au Herbert Irving Comprehensive Cancer Center. Le laboratoire est situé sur le campus (principal) de Columbia Morningside avec un espace de laboratoire expérimental supplémentaire sur le campus du CUIMC .
Diplôme minimum requis : doctorat en informatique, génie biomédical, bioinformatique, biologie computationnelle, biologie, statistiques ou autres domaines pertinents.
Qualifications:
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- Dossier de publication en biologie computationnelle ou en apprentissage automatique
- Fort intérêt pour les applications de l’apprentissage automatique en biologie du cancer ou en immunologie
- Très autonome et intéressé à travailler avec une équipe multidisciplinaire
- Solides compétences en programmation en python, R ou MATLAB
- Compétences techniques et cours en apprentissage automatique, science des données ou statistiques
- Expérience antérieure dans le développement de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique ou d’outils bioinformatiques
- Une expérience dans le traitement et l’analyse de données génomiques est préférable
Veuillez envoyer votre CV, vos centres d’intérêt, les coordonnées de trois références et toute demande de renseignements à Elham Azizi ( ea2690@columbia.edu ).
