Chercheur postdoctoral en pharmacogénétique, bioinformatique et apprentissage automatique

Rejoignez notre équipe alors que nous intégrons des données génomiques à grande échelle et des approches informatiques pour comprendre et prédire les résultats psychiatriques dans les cohortes de traitement clinique!

Les candidatures sont sollicitées pour un poste de stagiaire postdoctoral à la Clinique de recherche en pharmacogénétique du Centre de toxicomanie et de santé mentale et de l’Université de Toronto, sous la direction conjointe du Dr Daniel Mueller (MD, Ph.D.) et du Dr Daniel Felsky ( Doctorat.). Le stagiaire postdoctoral intégrera la pharmacogénétique psychiatrique à diverses méthodes en biologie computationnelle et en bioinformatique. Notre objectif principal est de comprendre et d’optimiser les opportunités et les défis méthodologiques de l’apprentissage automatique associés à l’intégration de données pangénomiques à partir d’ensembles de données épidémiologiques à grande échelle et de cohortes de traitement clinique plus petites.

Le stagiaire postdoctoral sera impliqué dans des projets de recherche impliquant la génomique et diverses approches informatiques, y compris la modélisation prédictive et l’évaluation critique. Le boursier postdoctoral sera intégralement impliqué dans le développement de pipelines de calcul open source pour l’analyse de données génomiques à grande échelle et la modélisation prédictive de résultats complexes. Une connaissance approfondie de la bioinformatique et de diverses méthodes de calcul sera un atout, ainsi qu’une expérience documentée de la caractérisation in silico de la variation génétique non codante et du développement de pipelines de calcul. De plus, le boursier postdoctoral sera ouvert à l’apprentissage de nouvelles méthodes et techniques de pointe à mesure que les opportunités de recherche se développent.

Compte tenu de l’importance de la communication scientifique, le candidat idéal aura d’excellentes compétences en visualisation de données et une expérience dans l’utilisation d’outils pour la recherche reproductible ( R notebooks, git ). Le boursier postdoctoral doit avoir de solides compétences en communication écrite et orale, comme le démontrent des publications évaluées par des pairs et des présentations lors de conférences, et avoir la capacité de travailler dans les délais de manière indépendante ou avec des conseils généraux. La nature collaborative de notre recherche exigera une communication efficace avec des collaborateurs internationaux qui peuvent être des médecins, des biologistes, des statisticiens et des informaticiens. Enfin, nos laboratoires soutiennent la formation et le mentorat de jeunes stagiaires; par conséquent, le boursier postdoctoral devra contribuer à la formation de nouveaux stagiaires.

QUALIFICATIONS REQUISES

    • doctorat (ou qualification similaire) en bioinformatique, biostatistique, informatique, sciences informatiques, domaine pertinent ou une combinaison d’expérience et d’éducation pertinentes.
    • Doit avoir des connaissances et de l’expérience en génétique statistique ou en épidémiologie génétique pour travailler avec des données génétiques à l’échelle du génome (génotype et autres variations) pour des analyses de traits complexes.
    • Doit avoir de bonnes compétences en calcul, y compris une grande maîtrise de R, de l’utilisation d’un système d’ exploitation de type UNIX et du calcul haute performance.
    • Expérience du développement et de l’application de méthodes de calcul (p. Ex., Développement de packages R )
    • Expérience de la gestion de code et du contrôle de version, y compris git.
    • Expérience des techniques d’apprentissage automatique, telles que les modèles de forêt aléatoires, les machines vectorielles de support et d’autres approches supervisées ou non supervisées.
    • Capacité à travailler de manière indépendante et en collaboration en tant que membre d’une équipe interdisciplinaire.
    • Capacité à effectuer plusieurs tâches à la fois et à gérer des projets
    • Excellentes capacités de communication verbales et écrites

PRÉFÉRÉES QUALIFICATIONS

    • Expérience de la gestion d’ensembles de données volumineux et complexes
    • Expérience de la supervision d’étudiants, du mentorat ou de l’enseignement

INSTRUCTIONS D’ APPLICATION

Les candidats sont invités à fournir les éléments suivants dans leur dossier de candidature:

    • Une lettre de motivation indiquant leur expérience de recherche et leur intérêt spécifique pour notre laboratoire;
    • Un CV comprenant une liste claire des publications évaluées par des pairs comprend les facteurs d’impact des revues (IF), ainsi qu’une description de 1 à 2 phrases de leur contribution à la publication;
    • Une brève description (jusqu’à 250) de la façon dont le candidat aborde les défis et la résolution des conflits dans la recherche;
    • Une liste des compétences et des compétences dans les applications informatiques pertinentes, ainsi que le niveau de compétence; et,
    • Coordonnées de trois références, y compris le nom, l’adresse e-mail et la relation avec le candidat.

Veuillez envoyer le dossier de candidature à Daniel Mueller ( daniel.mueller@camh.ca ) et cc: Victoria Marshe ( victoria.marshe@camh.ca ).

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