Enseignant Chercheur en Bioinformatique

SupBiotech, école d’ingenieur·es en biotechnologies, élargit son offre académique en créant un programme de Bachelor (Bac+3) en Biotechnologies, une formation professionnalisante de trois ans conçue pour répondre aux besoins croissants de l'industrie. Ce cursus met l'accent sur des enseignements pratiques en laboratoire et des projets, un mois consacré aux études internationales, et une troisième année en alternance. Les élèves sont préparés à occuper des postes de management intermédiaire, tels que chef de projet, assistant ingénieur ou responsable de mission, dans des secteurs variés comme la santé, l'agroalimentaire, les cosmétiques ou l'environnement. Dans le cadre du développement de cette formation Bachelor, SupBiotech recrute un·e enseignant·e-chercheur.se pour enrichir et dynamiser ce programme innovant.
Conformément à sa mission de former à la recherche et par la recherche, SupBiotech développe 4 axes de recherches dans plusieurs domaines des biotechnologies. Ce poste d’Enseignant·e-Chercheur·se sera rattaché au laboratoire Institut NeuroMyoGène-Physiopathologie et Génétique du Neurone et du Muscle (INMG-PGNM) à Lyon, en collaboration avec l’équipe "Chromatin Dynamics, Nuclear Domains, Virus", et sera en lien avec les axes de recherche développés par l’équipe CellTechs de SupBiotech Paris.

L'Enseignant(e) Chercheur(cheuse) sera amené(e) a réaliser des missions d'enseignement et de recherche comme décrites ci-dessous : 

Missions d’enseignement :
Le/la candidat·e sera chargé·e d’enseigner la bioinformatique et les sciences des données appliquées aux biotechnologies aux élèves inscrits en Bachelor (Bac+1 à Bac+3) de SupBiotech Lyon, avec un accent sur l’utilisation d’outils bioinformatiques, des technologies de séquençage haut débit (NGS) et l’analyse de séquences.

Cours (magistraux, TD, TP) : 192 heures équivalent TD/an:
• Enseignement des bases informatiques (UNIX, BASH, R, Python)
• Utilisation des bases de données
• Analyse de séquences génomiques : alignement, annotation, assemblage de novo.
• Traitement et analyse des données issues des technologies NGS (RNA-seq, DNA-seq, single-cell, etc.).
• Algorithmes, pipelines et outils bioinformatiques dédiés à l’étude des génomes.

Selon le profil du candidat, des modules complémentaires adaptés aux besoins de l’industrie et de la recherche en biotechnologies pourront être proposés :
• Analyse de données : statistiques avancées, exploration de grands ensembles de données omiques.
• Intelligence artificielle : machine learning, deep learning appliqués aux biotechnologies.
• Analyse d’image : traitement d’images biologiques (microscopie, imagerie médicale).

Les enseignements seront délivrés dans la limite du nombre d’heures indiqué dans la fiche de poste. Dans le cadre des enseignements, et dans la limite de 40h par an, l’enseignant·e-chercheur·se pourra participer à l’encadrement tutoré d’élèves dans le cadre du programme Fil Rouge R&D. Afin de compléter le cas échéant le nombre d’heures, et selon le profil et l’expertise du candidat, il/elle pourra être amené·e à compléter son volume horaire d’enseignement en prenant en charge des cours en filière ingenieur, TD ou TP en informatique, en sciences de la Vie ou dans d'autres matières. L’EC pourra aussi contribuer à la supervision de l’enseignement de la bioinformatique au sein de l’école en coordination avec l’équipe pédagogique de SupBiotech Paris.

L’EC participera aux autres activités extra-académiques de SupBiotech :
• Encadrement Tutorat de projets de recherche étudiante
• Participer au tutorat et au suivi pédagogique des élèves en stage
• Participer aux événements de communication et d’évaluation de l’école

Missions de recherche :
L’activité de recherche se déroulera au sein de l’Institut NeuroMyoGène-Physiopathologie et Génétique du Neurone et du Muscle (INMG-PGNM) à Lyon, en collaboration avec l’équipe "Chromatin Dynamics, Nuclear Domains, Virus" dirigée par le Dr. Patrick Lomonte. Cette équipe étudie les mécanismes de régulations épigénétiques associés aux infections virales (Herpès Simplex Virus type 1, HSV-1), ainsi qu’à des maladies génétiques et inflammatoires.
Le/la candidat·e mènera des recherches dans un environnement stimulant et collaboratif, en lien avec l’équipe parisienne de recherche de SupBiotech (CellTechs) avec des responsabilités incluant :

• Analyse de données épigénomiques (ChIP-seq, CUT&RUN, CUT&Tag), transcriptomiques (RNA-seq, transcriptomique spatiale, single-cell RNA-seq) et issues du séquençage nanopore.
• Étude des mécanismes de régulations épigénétiques contrôlant la latence virale et les processus pathologiques.
• Contribution à la compréhension des dynamiques transcriptionnelles dans des modèles cellulaires humains (neurones et organoïdes cérébraux dérivés de cellules souches pluripotentes induites - iPSC).
• Développement de collaborations internationales dans un cadre de recherche fondamentale et appliquée.
L’Enseignant·e-Chercheur.se sera chargé·e de rechercher des financements de manière autonome et de contribuer activement à la production scientifique du service de recherche de SupBiotech, notamment par la publication régulière d’articles.

Formation et qualifications :
• Doctorat en bioinformatique, biostatistiques, sciences des données ou domaine connexe.
• Expertise en analyse de données de séquençage haut débit (NGS) et des outils associés.
• Maîtrise des langages et outils d’analyse de données (Python, R, outils d’analyse de séquençage haut débit comme Galaxy, Nextflow, SnakeMake etc.).

Compétences pédagogiques :
• Expérience en enseignement, aptitude à développer des cours innovants adaptés aux besoins des élève bachelors et ingénieurs .
• Maîtrise courante de l’anglais.

Qualités personnelles :
• Forte aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire.
• Capacité à initier et coordonner des projets pédagogiques et de recherche.
• Bonnes qualités de communication.