We may be looking for you!

Recrutement Assistant(e) Ingénieur(e) en biologie Moléculaire

L’activité s’exercera au sein de l’équipe « Empreinte génomique et contrôle épigénétique de la détermination cellulaire » . L’assistant(e) Ingénieur(e) sera en charge d’un panel d’approches de biologie moléculaire liées à l’activité de l’équipe d’accueil ainsi que de la gestion logistique de ces approches.

Candidature jusqu'au 10/12/2021

Pour en savoir plus et postuler c'est ici

Last update: 11/25/2021

Deep learning engineer internship

C’est qui le meilleur ? Morphologie de l’ADN passée au crible du deep learning

L’imagerie du noyau des cellules est un domaine de biologie en pleine expansion. Cela tient autant de la place occupée par les noyaux dans tous les mécanismes de la biologie, dans les cellules saines comme pathologiques, qu’à l’évolution des techniques d’imagerie 3D qui permettent de générer un grand nombre de données, toujours plus précises de cet organite.
Notre équipe est experte dans l’imagerie du noyau et souhaite utiliser les techniques de deep learning pour analyser ses images. Nous avons identifié cinq méthodes que nous souhaitons évaluer sur nos jeux de données, selon des critères tant biologiques qu’informatiques. La quantité de données nécessaires à l’apprentissage ainsi que la qualité des annotations seront évaluées parallèlement.


Votre mission, si vous l’acceptez, consistera à :
• Configurer les environnements de deep learning pour chaque méthode de façon à pérenniser leur usage et les partager.
• Adapter/ configurer les différents jeux de données du iGReD à chaque méthode.
• Définir les critères d’évaluation et le protocole, appliquer le protocole.
• Après une première évaluation des modèles, les spécialiser par un nouvel apprentissage puis procéder à une nouvelle évaluation avec le même protocole.
Vos Connaissances / Compétences :
• Bases d’algèbre linéaire et statistique nécessaires à la compréhension du deep learning.
• Compétences de base en traitement d’images.
• Programmer en langage Python.
• Savoir utiliser des outils de versionning (git).
• Les plus : connaître les frameworks de deep learning (Tensorflow, Pytorch) et de packaging (Docker, Anaconda, Singularity).

Vos qualités :
• Le travail en équipe et votre curiosité sans limite sont un pilier de votre personnalité et de votre motivation.
A gagner :
• Des notions de génétique/ épigénétique/ microscopie pour briller dans les soirées d'informaticiens. Pour les soirées de biologistes, envisagez un doctorat.
• A l’issue du stage vous saurez vous approprier rapidement une nouvelle méthode de deep learning appliquée aux images pour réaliser l’ensemble des étapes préalables à l’exécution d’un modèle. Vous saurez l’adapter, l’entraîner sur un nouveau jeu de données et le faire fonctionner en mode inférence.

Informations complémentaires candidature :
• Vous ne serez pas seul(e) : Supervisé(e) par un doctorant deep learning (Guillaume Mougeot) vous serez accompagné(e) pendant les deux premiers mois par un(e) stagiaire IUT informatique (à recruter). Vous pourrez compter sur le soutien en informatique des encadrants de l’Institut Pascal (Frédéric Chausse, Emilie Péry) et d’un ingénieur de recherche en analyse d’images du iGReD (Pierre Pouchin).
• Ce stage viendra en soutien d’un projet doctoral co-financé par l’ANR et l’Université Oxford Brookes et s'inscrit dans le projet régional « AIM- Artificial Intelligence for clerMont » (2020-2022). Vous serez sous la responsabilité d’un ingénieur de recherche de biologie de l’iGReD (Sophie Desset) qui vous accompagnera tout au long du stage pour que vous puissiez vous approprier les concepts essentiels de biologie.

Lieu du stage :
Institut GReD, CRBC, faculté de médecine, Clermont-Ferrand
Contact :
Sophie Desset, 04 73 40 53 04, sophie.desset@uca.fr

Last update: 11/15/2021

Post-doctoral position in Epigenetics

A postdoctoral position is available in our research group “ Genetic instabilities and control  by the host genome ” . We are looking for an enthusiastic and highly motivated post-doc to investigate the relationship between  transposable elements and their host genome.

More information and details to apply are provided here

Last update: 07/30/2021

Research Enginer

Development of a platform for the analysis of sperm parameters and investigations aimed at improving male semen cryopreservation techniques.

For more details and apply, it's here

Last update: 03/02/2021

Post-doc available : “Identification of natural extracts targeting LXR nuclear receptors activity involved in skin wound healing”

This  post-doc position, shared between the GRed and GREENTECH company, is available in the "Nuclear receptors and prostate diseases" .

For more details and to apply, it’s here.

Last update: 03/02/2021