Ingénieur de recherche (h/f) en apprentissage automatique appliqué à la génomique évolutionnaire

Informations générales Organisme de rattachement CNRS Référence UMR7592-STEPEY-001 Date de début de diffusion 09/03/2026 Date de parution 16/03/2026 Date de fin de diffusion 30/03/2026 Intitulé long de l'offre Ingénieur de recherche (H/F) en apprentissage automatique appliqué à la génomique évolutionnaire Date limite de candidature 30/03/2026 Nature du contrat CDD d'1 an Versant Fonction Publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Nature de l'emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels Domaine / Métier Recherche - Experte / Expert en expérimentation, instrumentation et techniques biologiques Statut du poste Vacant Intitulé du poste Ingénieur de recherche (H/F) en apprentissage automatique appliqué à la génomique évolutionnaire Descriptif de l'employeur Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique. Description du poste Missions : Le/la candidat·e sera recruté.e dans le cadre d’un projet financé par la Fondation pour la Recherche Médicale visant à caractériser l’origine évolutive des maladies génétiques complexes humaines à partir de données génomiques anciennes et modernes. La mission consistera à concevoir et développer une méthode d’apprentissage automatique destinée à inférer des paramètres évolutionnaires à partir de données génomiques anciennes et modernes à grande échelle. Le poste implique une contribution directe à la définition du cadre méthodologique, à l’implémentation des modèles, ainsi qu’à leur validation sur données simulées et empiriques. Le ou la candidat·e travaillera à l’interface entre génétique évolutionnaire, modélisation statistique et apprentissage automatique, en collaboration étroite avec les membres de l’équipe. Activités : • Conception et développement d’une méthode d’apprentissage automatique pour l’inférence de paramètres évolutionnaires • Implémentation et optimisation d’algorithmes adaptés à des jeux de données génomiques à grande échelle • Développement de stratégies de validation sur données simulées et réelles • Intégration de la méthode dans un environnement de calcul reproductible • Participation aux discussions méthodologiques et à la valorisation scientifique des développements Contexte de travail : Le projet se déroulera au sein de l’équipe de Stéphane Peyrégne à l’Institut Jacques Monod. Cette équipe récemment créée étudie les génomes anciens afin de mieux comprendre l’évolution humaine et ses implications pour la biologie et la santé. Le ou la candidat·e bénéficiera d’un environnement de travail favorisant les analyses génomiques à grande échelle et le développement d’outils informatiques. Conditions particulières d'exercice Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche. Descriptif du profil recherché Competences : Compétences techniques : • Formation en apprentissage automatique, statistiques, bioinformatique, génomique computationnelle ou discipline apparentée • Expérience en développement d’algorithmes ou de modèles statistiques • Maîtrise de Python (frameworks ML appréciés : PyTorch, TensorFlow, scikit-learn) • Maîtrise des environnements Unix/Linux • Expérience en traitement de données à grande échelle Compétences transversales : • Capacité à travailler de manière autonome sur un développement méthodologique • Esprit analytique et rigueur scientifique • Capacité à interagir avec des chercheurs issus de disciplines différentes • Bonne maîtrise de l’anglais scientifique Contraintes et risques : Aucun Temps plein Oui Rémunération contractuels (en € brut/an) A partir de 3 237 € brut mensuel selon expérience Localisation du poste Europe, France, Île-de-France, Paris (75) Géolocalisation du poste PARIS 13 Lieu d'affectation (sans géolocalisation) 75205 PARIS 13 (France) Critères candidat Niveau d'études / Diplôme Niveau 7 Master/diplômes équivalents Spécialisation Sciences naturelles (biologie-géologie) Langues Français (Seuil)