Post-Doctorant(e) en deep learning et médecine génomique
Post-Doctorant(e) en deep learning et médecine génomique
- contexte
- Laboratoire IBISC/Sanofi
- Description du poste
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Informations générales
Le laboratoire IBISC (Informatique, BioInformatique, Systèmes Complexes EA 4526) est un laboratoire de l’Université d’Évry Paris-Saclay qui est structuré en 4 équipes de recherche : AROBAS, COSMO, IRA2 et SIAM. La spécificité du laboratoire est son implantation sur deux sites de l’université : IBGBI et PELVOUX. Cette spécificité est renforcée par le rattachement à deux UFRs scientifiques distinctes : l’UFR Sciences Fondamentales et Appliquées (SFA) et l’UFR Sciences et Technologies (ST). En 2017, le laboratoire IBISC accueillait 23% des effectifs enseignants-chercheurs de l’UEVE avec une forte implication dans la gouvernance de l’université (7 Vice-Présidents , des membres élus au Conseil d’Administration, à la Commission de la Formation et de la Vie Universitaire, à la Commission de la Recherche, 1 directeur d’IUT, 1 directeur d’UFR, 8 directeurs de départements d’enseignement).
La volonté de faire progresser la science nous unit. En France, nous sommes plus de 20 000 hommes et femmes passionnés. L’innovation est un parcours inattendu de défis. Alors, sans relâche, nous repoussons nos limites pour transformer la pratique de la médecine et améliorer la santé des patients avec nos médicaments et vaccins. Chez Sanofi, nous poursuivons les miracles de la science pour améliorer la vie des gens. Les grandes découvertes scientifiques ne se font pas en un jour et sans un travail acharné. C’est notre détermination à trouver des solutions pour les patients qui nous donne l’énergie de développer des traitements et vaccins innovants. Sans jamais baisser les bras.
Nous sommes une entreprise unie autour d’une même vocation et ambition. Nous sommes convaincus que la science et les capacités industrielles de pointe, combinées avec les technologies de la donnée et du numérique, peuvent créer la médecine de demain et rendre l’impossible possible pour des millions de personnes à travers le monde.
34 Rue du Pelvoux
91080 Évry-Courcouronnes
France
Dans le cadre d’une collaboration avec SANOFI, nous recherchons un(e) post-doctorant(e) passionné(e) et motivé(e) pour rejoindre notre équipe dynamique travaillant sur l'application de l'intelligence artificielle à la médecine de précision. Le/la candidat(e) retenu(e) contribuera à un projet novateur visant à développer une nouvelle méthode de réseaux neuronaux profonds pour prédire la maladie de Parkinson et son évolution à partir de données génomiques.
Les défis comprennent la gestion de l'hétérogénéité des données, la taille limitée des ensembles d'entraînement et la nécessité d'interprétabilité. Une nouvelle architecture, PDnet, sera développée pour intégrer les connaissances spécifiques à la maladie de Parkinson en s’inspirant des GNN, des mécanismes d’attention et du constrative learning. Les résultats attendus comprennent des modèles d'apprentissage profond interprétables, la découverte de biomarqueurs génomiques et une meilleure stratification des patients.
Responsabilités
- Développer et optimiser l'architecture PDnet, un réseau neuronal profond intégrant les connaissances sur la maladie de Parkinson ;
- Collaborer étroitement avec une équipe multidisciplinaire pour intégrer les connaissances du domaine dans l'architecture du modèle ;
- Développer une méthodologie d’interprétation des modèles développés pour idenfier les biomarqueurs génomiques, stratifier les patients et en extraire les mécanismes génétiques sous- jacents ;
- Rédiger et publier des articles scientifiques dans des revues et conférences de machine learning ou de bioinformatique de haute qualité.
Qualifications requises
- Doctorat en informatique, mathématiques appliquées ou bioinformatique ;
- Solide expérience en apprentissage automatique et spécialement en apprentissage profond ;
- Bonne maîtrise des frameworks d'apprentissage automatique tels que scikit-learn et PyTorch ;
- Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.
Comment postuler ?
Envoyer votre CV, une lettre de motivation détaillant votre expérience et vos intérêts de recherche, ainsi que votre liste de publications à blaise.hanczar@univ-evry.fr.