Ingénieur-e biologiste en traitement de données (leca) h/f

Informations générales

Réservé uniquement aux agents CNRS (fonctionnaires et CDI)
Intitulé de l'offre : Ingénieur-e biologiste en traitement de données (LECA) H/F
Référence : UMR5553-MOBINT-K55005
Lieu de travail : GRENOBLE
Institut : INEE - Institut d'écologie et environnement
Date de publication : mercredi 3 décembre 2025
Session : Campagne Hiver 2026
Groupe de Fonction : IEG3
BAP : A - Sciences du vivant, de la terre et de l'environnement
Emploi type : Ingenieure ou ingenieur biologiste en traitement de donnees

Missions

L'agent organisera la collecte, assurera la gestion et le traitement des données de séquençage, issues de l'activité de biologie moléculaire du plateau Analyses Environnementales - Écologie Moléculaire (AEEM) du laboratoire d'Écologie Alpine (LECA).
L'agent mettra en œuvre des développements méthodologiques en bioinformatique pour l'analyse de données de séquençage à haut débit et interagira avec les autres membres de la plateforme pour établir des workflows d'analyses optimisés et adaptés.

Activités

- Mettre en place et optimiser les procédures de recueil et d'archivage des données de séquençage et de leurs métadonnées
- Réaliser le traitement des données brutes de séquençage et restituer les résultats sous forme de rapports d'analyses adaptés
- Organiser la mise en forme, le stockage et l'archivage des données traitées
- Assurer la maintenance des bases de données pour l'analyse des données de biologie moléculaire (bases de séquences de référence)
- Adapter les workflows d'analyse de séquences aux besoins de chaque projet
- Conseiller et former les doctorants, chercheurs et ITA aux techniques d'analyse de données de séquençage et outils développés
- Assurer une veille scientifique et technologique sur l'analyse de données de biologie moléculaire, interagir avec les infrastructures nationales (PNDB, IFB, AnaEE) et les réseaux métier (RESPIRE, MERIT)


Compétences

Savoirs

- Avoir une bonne connaissance des outils d'analyse de séquences en général et adaptés aux données de metabarcoding/génotypage en particulier
- Avoir des connaissances générales en biologie évolutive et en génétique
- Langue anglaise : niveau B2 à C1 du cadre européen commun de référence pour les langues


Savoir-faire

- Maîtriser les langages de programmation et de scripts dans un environnement Linux (Python, R, bash)
- Maîtriser les outils de développement collaboratif (git)
- Maîtriser les gestionnaires de workflows (NextFlow, Snakemake) et l'utilisation d'environnement de calcul haute performance

Savoir-être

- Être rigoureux/se et organisé-e afin de mener plusieurs activités en parallèle
- Savoir prioriser
- Être capable de travailler collégialement et faire preuve de souplesse et d'esprit d'équipe pour partager ses connaissances et, réciproquement, intégrer les conseils des autres membres de l'équipe
- Être force de propositions


Contexte de travail

Le Laboratoire d'Ecologie Alpine (UMR 5553 CNRS - Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB)) dépend de l'Institut CNRS Ecologie & Environnement et se compose de 100 personnes dont 60 permanents. Il est situé sur le campus de Saint-Martin d'Hères près de Grenoble. Le LECA a acquis au cours des dernières années une expertise reconnue nationalement et internationalement dans le domaine de la génomique environnementale, en particulier son utilisation pour établir des inventaires de biodiversité grâce à la technique dite du metabarcoding. Cette reconnaissance a eu pour conséquence la création de la plateforme analytique eDNA adossée au plateau AEEM du LECA et intégrée au réseau de plateformes nationales AnaEE (/service/plateformes-analytiques/edna/).
Dans ce contexte, la plateforme eDNA intervient dans plusieurs projets et programmes d'envergure nationale et internationale, dont certains sont portés par le LECA, en particulier des projets de suivi à long terme de la biodiversité tels que Orchamp (https:///home), le PEPR DynaBIOD (/fr/pepr/dynamiques-biodiversite-terrestre-dynabiod) et le projet Microbes4Climates (https:///). L'ensemble de ces projets et programmes génère un flux continu de données nécessitant une prise en charge pérenne et le développement de workflows optimisés.
La personne recrutée rejoindra le plateau technique Analyses Environnementales - Écologie Moléculaire (AEEM) qui se compose de deux IR CNRS, 1 IE CNRS et 2 IE UGA. Elle travaillera sous la responsabilité d'un Ingénieur de recherche en bio-informatique, co-responsable du plateau AEEM.
Les activités pouvant être réalisées en télétravail seront à définir avec le responsable hiérarchique, sous réserve de respecter la réglementation en vigueur au CNRS.
Le/la candidat(e) pourra bénéficier de formations et d'un accompagnement pour parfaire ses compétences.