• Hi Interns
Principal
  • Mon Espace
  • Mon Espace
  • Offres
  • Profil
  • Hi Academy
  • Monthly Check-Up
Outils
  • Hi Resume
  • Hi Resume
  • PDF to Hi Resume
  • AI Outreach
  • CV Sur Mesure
  • LinkedIn to Email
  • Fiche entretien
  • PDF to Hi Resume
  • AI Outreach
  • CV Sur Mesure
  • LinkedIn to Email
  • Fiche entretien
Accompagnement
  • Career Consultant
  • Hi Agent
  • Career Consultant
  • Hi Agent
  • Passer au Premium
  • Premium / Plus
  • Tarifs

 

Info session

Gratuit

La méthode pour décrocher des entretiens, en live avec l’équipe.

  1. Offres
  2. Détail de l'offre
Se connecter
FONDATION CARDIOMETABOLISME ET DE NUTRIT

FONDATION CARDIOMETABOLISME ET DE NUTRIT

FrancePublication : 18 oct. 2026

Data Scientist- Génomique, Single Cell & Transcriptomique Spatial (H/F)

  • Premier job
  • Hybride
  • 45K–50K €/an
  • Bioinformatics
  • Genomics
  • Data Science

Description du poste

Pourquoi nous rejoindre :

Rejoindre l'IHU ICAN, c'est mettre son expertise au service d'un enjeu de santé publique majeur, aux côtés d'équipes scientifiques et cliniques de premier plan.

  • Un poste à fort impact : contribuer directement à la lutte contre la première cause évitable de maladies cardiovasculaires.
  • Un environnement d'excellence : un institut de référence européen, au sein de l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière.

Le poste Dans le cadre du développement de ses projets Single-Cell et Transcriptomique Spatiale, la plateforme ICAN I/O Data Science recrute un(e) ingénieur(e) ou chercheur(euse) pour renforcer ses activités d'analyse de données à haute résolution cellulaire et spatiale, et génomique humaine. Sous la responsabilité directe du responsable de la plateforme, le poste s'inscrit dans des projets à forte composante biologique et clinique, en interaction étroite avec des équipes expérimentales et cliniques.

Vos missions

  1. Single-Cell Transcriptomiques
  • Analyse de données scRNA-seq / snRNA-seq
  • Pré-traitement, contrôle qualité, normalisation
  • Annotation cellulaire, identification de sous-populations
  • Analyses de trajectoires, états cellulaires et plasticité
  • Analyses de communication intercellulaire et régulation transcriptionnelle
  1. Transcriptomiques spatiales
  • Analyse de données de spatial transcriptomics (10x Visium, Xenium, CosMx, MERFISH ou équivalents)
  • Cartographie spatiale des populations et états cellulaires
  • Intégration spatial / single-cell
  • Interaction avec données histologiques
  1. Génomique (secondaire)
  • Analyses de données WGS / WES / ciblées
  • Mapping / alignement des reads (BWA, Bowtie2, etc.)
  • Variant calling : SNPs, indels (GATK, bcftools, FreeBayes)
  • Annotation fonctionnelle des variants (VEP, ANNOVAR)
  • Analyses d'association GWAS
  • Contribution à l'interprétation biologique des variants
  1. Data Science et analyses statistiques
  • Analyses statistiques classiques pour les études cliniques et omiques (statistiques descriptives, tests d'hypothèses, modèles de régression)
  • Méthodes avancées de machine learning pour la prédiction et la stratification (forêts aléatoires, gradient boosting, SVM, réseaux de neurones, etc.)
  • Sélection de variables, évaluation et validation des modèles
  • Développement de workflows analytiques reproductibles
  1. Valorisation scientifique
  • Participation à la rédaction de publications scientifiques
  • Contribution aux projets institutionnels, nationaux et européens
  • Présentation des résultats en réunions scientifiques et congrès
  • Interaction continue avec biologistes, data-scientistes et cliniciens

Profil recherché

Formation et expérience Doctorat (PhD) avec une forte expérience en bio-informatiques et analyse de données OMICS ; Formation en bio-informatique, biologie computationnelle, génomique ou dans un domaine connexe ; Expérience en analyse de données génomiques et transcriptomiques, idéalement en single-cell RNA-seq et/ou transcriptomique spatiale ; Solides compétences en analyse, intégration et interprétation de données biologiques complexes ; Fort intérêt pour l'exploitation conjointe de données biologiques, omiques et cliniques et leur interprétation dans un contexte de recherche biomédicale ; Capacité à interagir avec des équipes pluridisciplinaires associant biologistes, cliniciens, bio-informaticiens et data scientists.

Compétences et qualités

  • Excellente maîtrise de R et/ou Python.
  • Expertise en Single-Cell : Seurat, Scanpy, SingleCellExperiment Monocle, Slingshot, CellChat (ou équivalents)
  • Expérience en Spatial Transcriptomics.
  • Connaissances solides en pipelines génomiques : BWA, GATK, bcftools, PLINK
  • Expérience en statistiques et machine learning.
  • Environnements Linux / HPC appréciés

Autonomie, rigueur scientifique, esprit collaboratif et maîtrise courante de l'anglais scientifique.

Exigences

  • Expérience : 2 An(s)
  • Formation : Bac+5 et plus ou équivalents - Bio-informatique (indispensable)

Langues

  • Anglais (Bon) (indispensable)
  • Français (Courant) (indispensable)

Conditions du poste

  • Contrat : CDI
  • Lieu : PARIS (75)
  • Horaires : 37H/semaine / Travail en journée
  • Rémunération : 45K–50K €/an

Avantages

  • CSE
  • Restauration
  • Complémentaire santé

Offres similaires

  • Consultant DATA IA & Mulesoft (H/F)2PACE · France · Premier job
  • Stage Ingénieur Full Stack IA for Audit - F/HPwC (France) · France · Stage
  • STAGE INGENIEUR R&D SECURITE INDUSTRIELLE F/HNaTran · France · Stage
  • Stage professionnel 2026-2027DevSync · Tunisie · Stage
  • Stage Pré embauche Data Engineer (SPADE0824)Smart Conseil · Tunisie · Stage
  • Développeur Business Intelligence, en Alternance (H/F)INNOSCAPE · France · Alternance
  • Stages et emplois en data
  • Premier job en France