Ingénieur.e d'études en biologie structurale computationnelle F/H

La personne recrutée rejoindra une équipe multidisciplinaire dans le cadre d’un projet collaboratif innovant visant la conception computationnelle d’enzymes de modification de l’ARN. Ce projet s’inscrit dans l’axe de recherche du Dr. Cédric Leyrat, spécialiste en biologie structurale computationnelle et expérimentale. La personne recrutée aura pour principale mission de concevoir et optimiser des pipelines de calcul et jouera un rôle clé dans la réussite du projet de recherche en collaborant avec des chercheurs postdoctoraux ainsi que des partenaires externes spécialisés en bio-informatique et biologie expérimentale.Connaissances : • Connaissance des principes de la biologie structurale et de la modélisation des protéines ;• Connaissance des outils et algorithmes modernes tels qu’AlphaFold, Rosetta, ProteinMPNN et RFdiffusion pour la prédiction de structure protéique et la conception de protéine ;• Connaissance des processus expérimentaux de biologie structurale, ainsi que des méthodes de validation expérimentale basées sur des modèles computationnels ;L’Inserm est le seul organisme public français entièrement dédié à la recherche biologique, médicale et en santé des populations. Il dispose de laboratoires de recherche sur l’ensemble du territoire, regroupés en 12 Délégations Régionales. Notre institut réunit 15 000 chercheurs, ingénieurs, techniciens et personnels administratifs, avec un objectif commun : améliorer la santé de tous par le progrès des connaissances sur le vivant et sur les maladies, l’innovation dans les traitements et la recherche en santé publique. Rejoindre l’Inserm, c’est intégrer un institut engagé pour la parité et l’égalité professionnelle, la diversité et l’accompagnement de ses agents en situation de handicap, dès le recrutement et tout au long de la carrière. Afin de préserver le bien-être au travail, l’Inserm mène une politique active en matière de conditions de travail, reposant notamment sur un juste équilibre entre vie personnelle et vie professionnelle. L'Inserm a reçu en 2016 le label européen HR Excellence in Research et s'est engagé à faire évoluer ses pratiques de recrutement et d'évaluation des chercheurs. Principales activités : • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de calcul pour la modélisation et l’ingénierie des enzymes de modification de l’ARN ;• Mettre en œuvre des algorithmes de prédiction de structure protéique et de conception de protéines adaptées aux besoins du projet ;• Exploiter des environnements UNIX afin d’assurer une exécution efficace des workflows de calcul en utilisant des serveurs HPC ;• Optimiser les ressources de calcul et améliorer les performances des flux de travail ;• Rédiger, optimiser et maintenir des scripts en Python et Bash pour l’automatisation des analyses et le traitement des données ;• Développer des solutions pour automatiser la collecte et l’analyse des données expérimentales et computationnelles ;• Se tenir au courant des nouveaux outils et algorithmes en biologie structurale computationnelle, tels que AlphaFold, Rosetta, ProteinMPNN, et RFdiffusion ;• Intégrer ces outils dans les processus de conception et d’optimisation des enzymes ;• Collaborer activement avec un chercheur postdoctoral, ainsi que des chercheurs et techniciens expérimentaux afin de valider les résultats des prédictions informatiques ;• Participer à la mise en œuvre de validations expérimentales basées sur les modèles calculés et à l’interprétation des données biologiques ;• Rédiger et documenter les workflows de calcul, les rapports de progrès et les publications scientifiques potentielles ;• Contribuer à la rédaction d’articles et à la présentation des résultats lors de conférences ou dans des publications scientifiques.• Connaissance des pipelines de calcul pour la modélisation de protéines et d’enzymes ainsi que dans la gestion de données complexes provenant de diverses sources biologiques et expérimentales ;• Connaissance de Python et Bash pour l’écriture et l’optimisation de scripts d’automatisation des analyses et du traitement des données ;• Connaissance des environnements UNIX pour l’exécution efficace de workflows de calcul, en particulier l’utilisation de serveurs HPC pour l’analyse de données à grande échelle.Savoir-faire : • Capacité à concevoir, développer et maintenir des pipelines de calcul pour modéliser et optimiser des enzymes de modification de l’ARN ;• Capacité à optimiser des ressources de calcul pour garantir l’efficacité des workflows en utilisant des plateformes HPC ;• Capacité à mettre en œuvre des algorithmes de prédiction de structure protéique pour concevoir des protéines adaptées aux objectifs du projet de recherche ;• Capacité à intégrer et adapter ces outils pour améliorer la conception des enzymes de modification de l’ARN ;• Capacité à travailler au sein d’une équipe multidisciplinaire en collaborant étroitement avec des chercheurs, bioinformaticiens et des biologistes expérimentaux ;• Capacité à traduire les résultats des calculs computationnels en hypothèses biologiques testables et à participer activement à la validation expérimentale des prédictions ;• Capacité à développer des solutions pour automatiser la collecte, l’analyse et l’intégration des données, y compris l’élaboration de scripts d’automatisation avec Python et Bash ;• Capacité à rédiger des rapports techniques et scientifiques, y compris la documentation des workflows de calcul, les rapports de progrès et la contribution aux publications.Savoir-être :• Rigueur scientifique méthodique ;• Esprit d’équipe ;• Adaptabilité et curiosité scientifique ;• Autonomie et proactivité.Niveau d'expérience : Une première expérience sur un poste similaire est fortement appréciée.Niveau de formation : • Niveau B2 ou C1 en anglais ;• Niveau Bac+3 en bio-informatique, biologie computationnelle, biologie structurale ou dans un domaine connexe.L’unité IGF est une unité mixte de recherche composée de 330 personnes et 23 équipes travaillant dans les domaines des neurosciences, de la physiologie et du cancer et hébergeant 7 plateaux techniques (génomique, protéomique, criblage pharmacologique, vectorologie, imagerie du petit animal, exploration fonctionnelle).