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Post-doctorat en modélisation informatique/biologie des systèmes/apprentissage automatique (h/f)

Toulouse
Alternance
CNRS
Publiée le 3 mai
Description de l'offre

Vos missions en quelques mots Missions : La personne recrutée travaillera sur la construction et le calibrage d'un modèle générique multi-échelle intégrant des données omiques accessibles au public Activités : - Développer des modèles booléens et basés sur des agents. - Développer des méthodologies de couplage pour des modèles hybrides à grande échelle. - Faire des analyses de sensibilité, de robustesse et d'évolutivité. - Intégrer des ensembles de données de cohortes multimodales. - Appliquer des approches d'apprentissage automatique pour la prédiction et la stratification. - Développer des logiciels. Contexte de travail : Le projet DigiTREAT, financé par le programme PEPR Digital Health, vise à développer un jumeau numérique multi-échelle pour la polyarthrite rhumatoïde (PR) en intégrant la modélisation computationnelle, les données omiques et les cohortes cliniques. Le projet répond à un besoin clinique majeur non satisfait : prédire la réponse au traitement dans les maladies auto-immunes complexes. Le poste est basé au Centre de Biologie Intégrative (CBI) de Toulouse, un centre de recherche commun au CNRS et à l'Université Toulouse III – Paul Sabatier dédié à la biologie intégrative à toutes les échelles. Le candidat rejoindra la division de biologie des systèmes et sera supervisé par le professeur Anna Niarakis. https://cbi-toulouse.fr/en/equipe/pole-de-biologie-des-systemes-en/ Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR. Profil recherché Competences : Savoirs/Connaissances : Doctorat en bio-informatique, biologie computationnelle, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe Savoir-Faire : Expertise en modélisation de systèmes biologiques (modèles booléens, ABM ou équivalents). Expérience en apprentissage automatique et en intégration de données. Solides compétences en programmation : R, Python (C++ apprécié). Expérience avérée en matière de publications. Savoir-Être : rigueur, savoir rendre-compte. Contraintes et risques : Niveau d'études minimum requis Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français Seuil

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