L'IRD est une organisme de recherche public français pluridisciplinaire qui, depuis près de 80 ans, s'engage dans des partenariats équitables avec les pays du Sud et dans les Outre-mer français.
Acteur de l'agenda international pour le développement, ses priorités s'inscrivent dans la mise en oeuvre des Objectifs de développement durable (ODD).
Ensemble, scientifiques et partenaires de l'Institut proposent des solutions concrètes pour répondre aux défis globaux auxquels les sociétés et la planète font face. Cette relation gagnante-gagnante fait de la science et de l'innovation des leviers majeurs du développement.
L'Institut est placé sous la double tutelle du ministère chargé de l'Enseignement supérieur et de la Recherche et de celui chargé des Affaires Étrangères.
EVOLUTION - SCIENCES DES DONNEES - MODELISATION ET DEEP LEARNING
Le projet DOPAMICS, financé par l'ERC, vise à démêler les contributions respectives de l'adaptation au climat et des activités humaines anciennes (gestion des paysages, domestication) à la diversité génomique et phénotypique de cinq espèces de palmiers amazoniens, afin d'éclairer l'histoire évolutive des forêts amazoniennes et leur résilience future.
Votre mission
Sous la direction de la coordinatrice du projet DOPAMICS vous aurez la responsabilité du Work Package 4 (WP4), qui vise à intégrer les données hétérogènes acquises au cours des Work Packages 1 à 3, et à décrypter les relations entre génome et phénotype, en étroite collaboration avec un doctorant travaillant sur la diversité génomique et l'histoire microévolutive (WP3).
Dans ce cadre vos activités seront les suivantes:
Intégrer les données hétérogènes (génomiques, phénotypiques, environnementales) produits par le projet.
Réaliser des GWAS afin d'identifier les loci associés aux caractères phénotypiques (biomécaniques et métabolomiques).
Estimer la taille d'effet des loci identifiés et quantifier la part génétique des variations phénotypiques.
Développer des modèles bayésiens et/ou des approches d'apprentissage profond pour prédire les variations phénotypiques à partir de données multi-sources.
Développer des modèles prédictifs pour prédire les changements de la diversité génétique des populations de palmiers sous l'effet du changement climatique et des pressions anthropiques.
Vous avez développé les compétences suivantes :
Solides connaissances en écologie évolutive, génétique des populations, génétique quantitative.
Solides connaissances en analyse de données, biostatistiques, modélisation écologique et visualisation de données.
Expérience en GWAS, modélisation bayésienne et/ou apprentissage automatique appliqué à des données biologiques.
Compétences en programmation (R, Python) et gestion de jeux de données omiques à grande échelle.
Publications dans le domaine.
Connaissance ou intérêt pour la biodiversité tropicale.
Langues : français, anglais niveau B1-B2.
Vous faites preuves des qualités humaines suivantes :
Bonnes capacités d'organisation, autonomie et esprit d'initiative.
Goût pour le travail en équipe et la collaboration interdisciplinaire.
Forte motivation pour travailler en Guyane française et participer à des activités de médiation scientifique auprès du grand public.
Curiosité scientifique et esprit critique.
Vous êtes titulaire d'un diplôme de niveau 8, en génomique évolutive, génétique quantitative, biologie computationnelle ou domaine équivalent.
Dossier de candidature
CV à jour.
liste des publications.
Une lettre de motivation décrivant vos motivations et votre expérience de recherche (une seule page).
Une ou deux lettre(s) de recommandation avec coordonnée(s) complète(s).
En transmettant leurs coordonnées, vous consentez à ce que nous contactions vos références au cours du processus de sélection.
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