Mission :
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
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