Le Département des sciences biologiques de la Faculté des sciences invite les candidatures pour un associé de recherche

Related Articles

{:fr}Le poisson «Doomsday» refait surface : Coïncidence avec les catastrophes naturelles et les tremblements de terre ?

14 idées simples et réalisables de startup pour les étudiants de Master en immunologie et santé

Vous êtes un étudiant en parasitologie et vous cherchez une idée de startup ? Découvrez une liste de 15 idées innovantes

Le Département des sciences biologiques de la Faculté des sciences invite les candidatures pour un associé de recherche – Science des données biologiques. Ce poste à temps plein à durée déterminée est d’environ 2 ans (en fonction de la durée du financement de la subvention), avec possibilité de prolongation.

Le programme Precision Infection Management (PIM) est un effort de recherche concerté à l’Université de Calgary qui a débuté en 2017 et qui implique des équipes de recherche basées à l’Université de Calgary, en Alberta Precision Laboratories, au MIT-Broad Institute et à la Harvard University School of Public Health. En 2018, le PIM a reçu un coup de pouce majeur grâce au programme du Projet de recherche appliquée à grande échelle de Génome Canada. Le PIM occupe de nouveaux laboratoires informatiques et expérimentaux de pointe dans le bâtiment des sciences biologiques de l’U of C.

Le groupe de science des données biologiques se compose de facultés principales (Dr Ian Lewis et Dr Sergei Noskov au Département des sciences biologiques) rejoints par une équipe diversifiée et talentueuse de personnel, d’étudiants et de postdocs, ainsi que de nombreux collaborateurs sur le campus et à l’étranger. Nous travaillons sur divers projets où les données cliniques, la métabolomique et la génomique obtenues pour les isolats cliniques peuvent améliorer la médecine de précision et les pratiques de prescription pour les maladies infectieuses. Cela comprend la recherche liée à la lutte contre la résistance aux antibiotiques émergente à l’échelle nationale et mondiale. L’initiative PIM est financée par des fonds de recherche de l’Université de Calgary, de la province de l’Alberta, de Génome Canada et des Instituts de recherche en santé du Canada. Nous recherchons de nouveaux collègues pour rejoindre notre équipe en tant qu’associés de recherche post-doctoraux.

L’associé de recherche relèvera des Drs. Ian Lewis et Sergei Noskov, chercheurs principaux de l’initiative PIM. Le titulaire sera également impliqué dans des activités de développement de logiciels et de bases de données avec le Dr Ian Lewis, titulaire de la chaire Innovative Translational Health de l’Alberta – Métabolomique. Une collaboration régulière avec d’autres membres de l’équipe dans le contexte des données cliniques et biologiques est attendue et encouragée. L’associé de recherche mènera son propre développement de logiciels pour l’analyse de la métabolomique et de la protéomique, et les expériences de calcul, ainsi que fournira un soutien et un mentorat aux autres membres de l’équipe (par exemple, étudiants diplômés, projet de premier cycle et étudiants d’été, visiteurs, etc.) qui doivent se mettre en place expériences similaires. Les candidats qui ont récemment terminé un doctorat (<http://www.ucalgary.ca/research/postdoc).

Résumé des principales responsabilités (les fonctions du poste comprennent, sans s’y limiter):

Technique

• Développement d’un workflow de traitement des données pour le traitement des échantillons, la métabolomique, la protéomique, la génomique et les données cliniques
• Développement d’outils informatiques pour le suivi du contrôle qualité dans le flux de préparation et d’analyse des échantillons
• Développement de modèles statistiques pour intégrer des données cliniques à des ensembles de données biochimiques et identifier les caractéristiques biochimiques cliniquement significatives des microbes
• Extension de l’apprentissage automatique et de la modélisation statistique à un ensemble de données métabolomiques
• Maintenance et participation au portail PIM
• Développement de modèles cinétiques pour la description des réseaux métaboliques bactériens
• Organisation, visualisation et analyse des données pour les données biologiques acquises à partir des techniques de biochimie analytique telles que GC-MS, RMN et génomique

Rapports et publications

• La publication des résultats dans des revues à comité de lecture est prévue
• Tenir un journal clair et bien documenté de toutes les données
• Rencontrer régulièrement le superviseur (p. Ex. Réunions mensuelles, ainsi que les interactions quotidiennes) pour faire le point sur l’état des résultats expérimentaux
• Présentation des résultats aux groupes de recherche de l’initiative PIM lors de réunions d’équipe (par exemple une fois par mois) et si nécessaire, aux sponsors de l’industrie et au Comité de surveillance de la recherche (ROC)
• Représentation de projets lors de conférences internationales

Sécurité et environnement

• Compréhension des modes opératoires normalisés des équipements utilisés dans les protocoles expérimentaux
• Maintenir une zone de travail de laboratoire propre et sûre

Autre

• Gérez efficacement votre temps pour achever les travaux du projet et contribuez chaque année aux mises à jour de la recherche aux commanditaires
• Effectuer d’autres tâches assignées par le directeur de recherche
• Contribuer au quotidien à un environnement de travail positif au sein d’une équipe large et diversifiée de collègues travaillant dans le groupe PIM

Qualifications / exigences

• Doctorat dans le domaine de la biophysique computationnelle / chimie / biologie
• Au moins 5 ans d’expérience en programmation avec shell Python et Linux
• Au moins 5 ans d’expérience en informatique HPC à grande échelle ainsi qu’en optimisation de code avec des applications spécifiques dans les environnements informatiques mixtes de clusters de superordinateurs
• Au moins 5 ans d’expérience en analyse de données d’ensembles de données biologiques
• Au moins 3 ans d’expérience dans les applications des techniques d’apprentissage automatique (Scikit-Learn, PyTorch, Tensorflow, etc.) à la modélisation de problèmes biochimiques prouvées par des articles de recherche dans des revues scientifiques à comité de lecture
• Au moins 2 ans d’expérience avec de grands ensembles de données de données cliniques, biochimiques et biologiques telles que les formats de données biologiques (PDB, FASTA, MOL2, SDF).
• Au moins 2 ans d’expérience dans le traitement de données de spectrométrie de masse (MS1, MS2, MS3) d’expériences de protéomique et de métabolomique (RAW, mzML, mzXML, MGF) d’expériences d’étiquetage isobare (TMT11), de protéomique quantitative et de chromatographie liquide-spectrométrie de masse (LCMS ) ainsi que la connaissance des progiciels MS dans les environnements Linux (par exemple MaxQuant)
• Au moins un an d’expérience dans l’analyse et le développement de pipelines de contrôle qualité des instruments au stockage persistant avec des exemples d’applications à la collecte de données protéomiques et métabolomiques
• Au moins 2 ans d’expérience avec les trousses d’outils de cheminformatique (p. Ex. RDKit)
• Au moins 2 ans d’expérience en analyse de données dans le domaine de la métabolomique bactérienne, de la génomique et de la protéomique
• Contexte fondamental en algèbre linéaire, statistiques et mathématiques analytiques (par exemple à travers des cours universitaires suivis dans des disciplines connexes)
• Au moins un an d’expérience dans le développement de modèles statistiques pour la découverte de biomarqueurs
• Expérience en ingénierie logicielle et maintenance de bases de code, développement, test, documentation, déploiement et maintenance de produits logiciels pour Linux, Windows et MacOS (par exemple, référentiel GitHub)
• Au moins 2 ans d’expérience avec les frameworks de développement web en Python (Django, Flask) et connaissance du HTML, CSS et expérience avec le développement de tableaux de bord (Dash).
• Expérience avec la technologie de conteneurisation (Docker, Singularity) est un atout
• Expérience avec les bases de données (SQL, Postgres) et la technologie Big Data (Hive, Hadoop, Spark) est un atout
• Connaissance du SIMDUT
• Capacité à effectuer plusieurs tâches à la fois et à gérer des tâches répétitives
• Solides compétences en organisation et en gestion du temps avec une expérience avérée dans la gestion d’initiatives multi-PI impliquant des tâches expérimentales et informatiques
• Excellentes compétences en communication verbale et écrite avec une expérience avérée dans la publication scientifique dans des revues scientifiques à comité de lecture ou dans la rédaction de subventions
• Doit être à l’aise de travailler dans une équipe de recherche diversifiée et avoir de bonnes compétences interpersonnelles
• Capacité et volonté d’enseigner et d’encadrer des scientifiques en début de carrière (par exemple, étudiants de premier cycle et diplômés de niveau supérieur)

Date limite d’inscription: 4 mai 2020

Pour plus d’informations et pour postuler au poste (Job ID # 20383), veuillez CLIQUER ICI .

Nous tenons à remercier tous les candidats à l’avance pour avoir soumis leur curriculum vitae. Veuillez noter que seuls les candidats choisis pour poursuivre le processus de sélection seront contactés.