Ingénieur développement catalogue de données (H/F)

Missions

• Intégrer de nouveaux dépôts de données de simulations de dynamique moléculaire dans le catalogue MDverse
• Contribuer à l’enrichissement et à la normalisation des métadonnées du catalogue.
• Implémenter un moteur de recherche permettant d'explorer le catalogue de données

Activités

• Collecter, centraliser et standardiser les métadonnées associées aux simulations de dynamiques moléculaires depuis de multiples entrepôts de données (MemProMD, NMRlipids…)
• Concevoir et implémenter une interface de recherche et d'exploration du catalogue de données interrogeable par interface web et API
• Veiller à l'interopérabilité de ce catalogue de données avec la plateforme d’exploration des produits de la recherche développée dans le cadre du projet européen LUMEN.

Contexte de travail

Cette offre d’emploi s’inscrit dans le cadre du projet LUMEN, financé par l’Union européenne, et visant à transformer la manière dont la recherche est produite, partagée et utilisée. Dans le cadre de ce projet, nous développons le catalogue de données de simulations de dynamique moléculaire, MDverse. Ce catalogue a pour vocation d’être intégré dans les plateformes d'exploration des produits de la recherche créées dans LUMEN.

Profil recherché

Compétences techniques

• Connaissance des méthodes, logiciels et protocoles utilisés en dynamique moléculaire
• Maîtrise du développement logiciel en Python (bonnes pratiques, gestion de version, documentation, tests)
• Expérience en bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, DuckDB…)
• Connaissances en API et web scraping.

Compétences interpersonnelles et communication

• Bonne communication pour la collaboration interdisciplinaire.
• Capacité à vulgariser des concepts complexes.
• Esprit d’équipe, adaptabilité.
• Maîtrise de l’anglais.

Compétences comportementales

• Curiosité scientifique, appétence pour les nouvelles technologies.
• Rigueur, sens de l’organisation, autonomie.
• Capacité à gérer plusieurs priorités.

Contraintes et risques

• Nécessité d’une maîtrise des outils techniques pointus, en particulier dans l’automatisation et la gestion des métadonnées.
• Capacité à s’adapter à des données hétérogènes, à des standards en évolution, et à des contraintes d’intégration dans un écosystème large.
• Responsabilité dans la qualité et la cohérence des données exposées à la communauté scientifique.