Ingénieur d'études - Bioinformatique pour la cytométrie

Ingénieur d'études - Bioinformatique pour la cytométrie

Concours·IEBac+5 / MasterInfinity - l’Institut Toulousain des Maladies infectieuses et inflammatoires·Toulouse (France)

Date de prise de poste : 15 décembre 2026

cytométrie single-cell pipeline versioning R analyse de données veille communication

Activités principales

• Spécialiste en bioinformatique avec des connaissances en cytométrie en flux, l’ingénieur.e en expérimentation et instrumentation biologiques travaillera au sein du plateau technique de cytométrie et tri cellulaire de l’Institut Toulousain des maladies infectieuses et inflammatoires (Infinity).
• Développer, traiter et analyser des données massives en biologie issues de nouvelles approches de cytométrie en flux à grande échelle.
• Participer à la conception de panels de marquage en cytométrie multiparamétrique conventionnelle et spectrale.
• Gérer les données de cytométrie à haute dimension.
• Concevoir les traitements informatiques adaptés à la résolution de questions biologiques liées à l'analyse de données complexes.
• Développer des solutions graphiques permettant de traiter et d’analyser les données de cytométrie multiparamétrique à haut débit.
• Mise en place de pipeline d’analyse des données multidimensionnelles de cytométrie en flux.
• Implémenter et développer des outils analytiques de biologie des systèmes visant à intégrer des données de cytométrie, d’imagerie, de génomique/transcriptomique en lien avec les autres plateaux d’Infinity.
• Faire appel à des approches d’IA si nécessaire pour mener ces missions.

Activités associées

• Veille bibliographique sur les nouveaux outils d’analyse des données de cytométrie, transcriptomique et imagerie.

Profil recherché

Connaissances

• Connaissances en bioinformatique
• Connaissances en biologie cellulaire et immunologie
• Connaissances des principes de la cytométrie en flux
• Connaissances en analyse de données de cytométrie supervisées et non supervisées
• Maitrise des langages courants de programmation (R, C++, Python)
• Maitrise des concepts associés à l'analyse des données single-cell (t-SNE, UMAP…)
• Maitrise des outils de machine et deep learning
• Maitrise des outils de versioning et développement collaboratif (Git, GitHub)
• Maitrise de l’environnement UNIX et du calcul distribué sur cluster (SLURM)
• Maitrise des gestionnaires de workflow (Nextflow)
• Maitrise des langages courants de développement web (HTML, CSS)
• Maitrise des bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL)
• Maitrise orale et écrite de l’anglais scientifique

Compétences

• Traiter, intégrer et analyser différentes sources de données complexes de cytométrie, transcriptomique et imagerie.
• Connaître les outils d’analyse non supervisées et les adapter à des données de cytométrie mais également de microscopie, de transcriptomique.
• Analyses des données multidimensionnelles de cytométrie par des outils de visualisation en réduction de dimension (t-SNE, UMAP…), de clustering (Phenograph, FlowSOM, …), de dynamique cellulaire (Wanderlust, SCORPIUS, …).
• Aptitude à perfectionner et à développer ses compétences selon l’évolution de l’état de l’art en biologie-santé et bio-informatique.
• Capacité à tester et à évaluer des solutions applicatives sous R.

Savoir-être

• Capacité à travailler en équipe, à communiquer avec ses collègues, à vulgariser et à transmettre ses connaissances.
• Faire preuve de rigueur et avoir un sens accru de l'organisation.
• Ouverture d’esprit à des projets scientifiques d’origines diverses.
• Avoir d’excellentes qualités relationnelles.
• Pédagogie.
• Sens critique.