Chargé de Recherche - apprentissage profond pour la génomique synthétique H/F
Référence : 2024-1781162
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
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Employeur :
Muséum National d'Histoire Naturelle
Muséum national d'histoire naturelle - Localisation : Jardin des Plantes
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert aux titulaires et aux contractuels
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération (fourchette indicative pour les contractuels) Non renseigné
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Présentation du poste
Nous recherchons un chargé de recherche computationnel pour mener des travaux novateurs en génomique synthétique, à la frontière entre l'apprentissage profond et l'ingénierie génomique. Ce rôle passionnant s'inscrit dans un réseau international de chercheurs, centré sur la conception de séquences génomiques synthétiques innovantes au potentiel transformateur.
Contexte institutionnel
Situé au prestigieux Muséum National d'Histoire Naturelle, vous rejoindrez une communauté dynamique de 2 500 chercheurs et experts dédiés à la compréhension de la complexité du vivant sous ses perspectives historiques et contemporaines. Notre institution offre :
Des infrastructures de recherche de pointe
Un environnement scientifique collaboratif et reconnu internationalement
Des opportunités de contribution à la préservation critique de la biodiversité et du patrimoine
Objectifs à atteindre :
Développer des algorithmes d'apprentissage profond avancés pour l'analyse complète de données génomiques
Concevoir des séquences génomiques synthétiques avec des propriétés précisément ciblées
Collaborer avec des équipes interdisciplinaires
Traduire les résultats de recherche via des publications à fort impact et des présentations lors de conférences
Profil recherché
Niveau de formation :
Doctorat
Qualifications requises
Expertise avancée en :
Apprentissage automatique et architectures de réseaux neuronaux profonds
Visualisation de données et modélisation statistique
Compétences solides en programmation Python et/ou C
Capacités de communication exceptionnelles en anglais
Qualifications préférentielles
Formation en génomique
Familiarité avec les techniques de biologie synthétique
Localisation
Qui sommes-nous ?
Le Muséum national d’Histoire naturelle est un établissement public, régi depuis le 1er octobre 2014 par les dispositions du décret n°2001-916 du 3 octobre 2001 modifié. Dans le domaine des sciences naturelles et humaines, le Muséum contribue à la production, au développement et au partage des connaissances sur la diversité géologique et biologique de la Terre, sur la diversité des cultures et des sociétés et sur l’histoire de la planète.
Il est placé sous la tutelle conjointe des ministères de l’enseignement supérieur et de la recherche et est membre fondateur de l'alliance Sorbonne Université. Il compte plus de 2000 personnes (environ 280 EC / 1440 BIATSS / 300 Personnels hébergés). Il comprend 13 sites répartis en France et accueille au total plus de 3 millions de visiteurs.
À propos de l'offre
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Attention, seules les candidatures déposées sur la plateforme de recrutement MNHN seront étudiées.
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Venez rejoindre un établissement chargé d’histoire, engagé dans la société, en pleine évolution, à la renommée nationale et internationale. Riche d’une grande variété de métiers et d’activités, le Muséum vous propose d’intégrer des équipes à taille humaine dans un cadre de travail agréable et un environnement stimulant.
Le contrat
Localisation : Jardin des plantes
Contrat : Contrat de projet de 12 mois
Temps de travail : 35h35 par semaine et 44 jours de congés annuels.
Les avantages
Remboursement de 75% des frais de transport en commun ou forfait mobilité durable (vélo ou covoiturage)
Télétravail possible jusqu’à deux jours par semaine après 4 mois d'ancienneté
Restaurant d'entreprise
Prise en charge partielle de votre mutuelle
Un comité social et une association sportive et culturelle
Accès illimité aux sites de l’établissement avec invités
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Vacant à partir du 01/02/2025
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Chercheuse / Chercheur