Ingénieur(e) d'étude en apprentissage profond pour la prédiction de fonctions enzymatiques (h/f)

Vos missions en quelques mots Missions : Dans le cadre du projet SuPrTrYp (PEPR BBEST), il s’agira de développer, mettre en place et comparer des outils de prédiction automatique des fonctions enzymatiques de gènes de levures par apprentissage profond, notamment pour les gènes impliqués dans les voies métaboliques du tryptophane. Activités : - Déploiement des différents outils existants de prédiction de fonctions enzymatiques pour leur application à l’annotation de gènes de levures - Développement, entraînement et déploiement d’un nouvel outil dans la continuité du prototype EnzBERT développé par notre équipe - Évaluation et comparaison des performances des différents outils de prédiction - Spécialisation des meilleurs outils pour la prédiction de gènes d’intérêt impliqués dans les voies métaboliques du tryptophane Contexte de travail : L'IRISA est aujourd'hui l'un des plus grands laboratoires de recherche français (plus de 850 personnes) dans le domaine de l'informatique et des technologies de l'information. Structuré en sept départements scientifiques, l'IRISA est un laboratoire d'excellence dont les priorités scientifiques sont la bioinformatique, la sécurité des systèmes, les nouvelles architectures logicielles, la réalité virtuelle, l'analyse des big data et l'intelligence artificielle. Tourné vers l'avenir de l'informatique et nécessairement tourné vers l'international, l'IRISA est au cœur même de la transition numérique de la société et de l'innovation au service de la cybersécurité, de la santé, de l'environnement et de l'écologie, des transports, de la robotique, de l'énergie, de la culture et de l'intelligence artificielle. Présentation du CNRS en tant qu'employeur : https://www.cnrs.fr/fr/le-cnrs Présentation de l'IRISA comme laboratoire d'affectation : https://www.irisa.fr/umr-6074 Profil recherché Competences : - Expérience significative en apprentissage profond pour la classification de séquences à l’aide de modèles de langage - Expérience significative dans le développement et l’entraînement d’outils de prédiction de fonctions protéiques - Des connaissances en fonctions enzymatiques constitueraient un atout, sans être requises. Contraintes et risques : Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents Spécialisation Sciences naturelles (biologie-géologie) Langues Français Seuil