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

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 2. Transcriptomiques spatiales - Analyse de données de spatial transcriptomics (10x Visium, Xenium, Cos Mx, MERFISH ou équivalents) - Cartographie spatiale des populations et états cellulaires - Intégration spatial / single-cell - Interaction avec données histologiques 3. Génomique (secondaire) - Analyses de données WGS / WES / ciblées - Mapping / alignement des reads (BWA, Bowtie2, etc.) - Variant calling : SNPs, indels (GATK, bcftools, Free Bayes) - Annotation fonctionnelle des variants (VEP, ANNOVAR) - Analyses d'association GWAS - Contribution à l'interprétation biologique des variants 4. Data Science et analyses statistiques - Analyses statistiques classiques pour les études cliniques et omiques (statistiques de