Alternance - Ingénieur en BioInformatique – H/F

Description de l'offre

L'innovation scientifique et technologique est au cœur de la stratégie de bioMérieux. Acteur mondial dans le domaine du diagnostic in vitro depuis 50 ans, bioMérieux conçoit, développe, produit et commercialise des solutions de diagnostic (réactifs, instruments,logiciels et services) destinées à des applications médicales et industrielles, qui déterminent l'origine d'une maladie ou d'une contamination pour améliorer la santé des patients et assurer la sécurité des consommateurs.

Fidèle à sa mission d'améliorer la santé publique dans le monde, bioMérieux est présente dans plus de 150 pays au travers de 42 filiales. Son siège social se situe dans la région de Lyon, en France.

Nous avons la volonté d'offrir à nos collaborateurs un environnement de travail optimal qui encourage l'esprit d'équipe, avec priorité donnée à la formation et des opportunités de développement de carrière à l'international.

Basé sur notre site de Lyon (69 Marcy L'Etoile ) nous recherchons :

ALTERNANT INGENIEUR EN BIOINFORMATIQUE – H/F


Mission:

Au sein du département de recherche appliquée en Bioinformatique, vous contribuerez à l'approfondissement des connaissances sur les déterminants de résistance aux antibiotiques (ARD : antibiotic resistance determinant). Un déterminant de résistance est un lien causal vers une résistance à un ou plusieurs antibiotiques, il peut s'agir d'un gène, du produit d'un gène, d'un simple polymorphisme (SNP), d'une insertion/délétion de plus grande taille, etc.

Certaines organisations génomiques (intégrons, transposons, synténies, etc.), la présence d'un ARD sur un plasmide déjà connu [1] , ou encore la présence de certains motifs dans la séquence d'un ARD sont autant de facteurs déterminants pour la prédiction d'une résistance.

La connaissance fédérée sera directement intégrée à une plateforme sémantique collaborative interne qui centralise les connaissances de plusieurs domaines clés en microbiologie clinique et industrielle et joue un rôle hautement transversal dans les projets utilisant le séquençage (NGS) comme donnée primaire.

La mission proposée s'appuie sur un environnement solide précédemment développé autour de la résistance aux antibiotiques. Vous serez amené à :

·
établir un état de l'art des sources de données associées à la résistance et des outils bioinformatiques de recherche de marqueurs de résistance à partir de données NGS (short reads ou long-reads)

·
valider la recherche de marqueurs de résistance dans des panels de souches cliniques

·
proposer un modèle de connaissances adapté à l'existant et aux nouvelles données,

·
réaliser l'intégration des données et proposer des solutions de mises à jour automatisées,

·
mettre en place une solution pour extraire de l'information des règles logiques et de développer les outils de recherche associés ( i.e. HMM, etc.),

·
documenter les outils, modèles et connaissances utilisées durant le projet,

·
si possible, proposer des améliorations globales pour la plateforme dans laquelle s'inscrit ce projet.

Profil recherché

Qualifications :

Profil :

En dernière année d'une formation (master, école d'ingénieur) Bac +5, vous êtes actuellement à la recherche d'un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation en bioinformatique.

Le contexte de la microbiologie et du diagnostic clinique vous intéresse. Vous possédez des connaissances en génomique et biologie moléculaire, vous êtes familiers avec les systèmes d'exploitation Unix/Linux, les langages de script (perl, python, …), les outils d'alignement de séquences et de recherche de motifs (HMM). Le stockage, l'interrogation et le raisonnement sur des connaissances organisées sous forme de graph (RDF, OWL) vous motive.

Vous possédez une démarche scientifique, vous êtes rigoureux, faites preuve de curiosité technique et vous avez le sens de la communication écrite et orale (anglais et français). Vous aimez être force de proposition et les environnements pluridisciplinaires.

the mobility potential of antibiotic resistance genes in environmental resistomes without metagenomics, Scientific Reports, 2016