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Data analyst r&d h/f

Neuilly-sur-Seine
CDI
Infogene
R&D
Publiée le 26 octobre
Description de l'offre

Rejoignez l'équipe d'Infogene, ESN experte des données critiques et accélérez votre carrière en travaillant avec nous sur des projets innovants pour des clients en pleine croissance dans différents secteurs (santé, assurances / mutuelles, énergie, environnement, retail et luxe.)

Avec plus de 10 ans d'existence, 700 collaborateurs talentueux et un chiffre d'affaires en 2023 de 72 millions d'euros, Infogene met un point d'honneur à conserver l'agilité et la proximité d'une startup avec les avantages d'une société établie dans l'écosystème IT.

Nous sommes présents en Ile de France, à Lille, Lyon, Bordeaux et Lausanne. Contexte

Au sein du service Recherche & Développement de, vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'exploration et à l'exploitation des données biologiques. Votre mission principale sera de valoriser les données générées par des technologies de pointe (séquençage, single-cell, transcriptomique spatiale) afin de contribuer à l'avancée de projets innovants en biotechnologie et santé.

Missions principales

- Analyser, traiter et visualiser des données de séquençage ARN messager, incluant des données single-cell et transcriptomiques spatiales (Visium HD).
- Développer et maintenir des scripts et pipelines d'analyse en utilisant la librairie R (tidyverse, Seurat, etc.).
- Gérer et structurer les jeux de données sur la plateforme Magellan et autres environnements internes.
- Collaborer avec les chercheurs et bio-informaticiens pour interpréter les résultats et générer des insights exploitables.
- Versionner et documenter le code via GitHub afin d'assurer la traçabilité et la reproductibilité des analyses.
- Participer à la veille scientifique et technologique dans le domaine de la data science appliquée aux sciences de la vie.

Profil recherché

- Expérience pratique en analyse de données de séquençage (bulk, single-cell, spatial).
- Maîtrise de la programmation en R et connaissance des librairies spécialisées pour l'analyse transcriptomique.
- Connaissances des bonnes pratiques de versioning (Git/GitHub).
- Familiarité avec la manipulation de données sur plateformes type Magellan ou équivalentes.

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