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Il y a 4 semaines
Poste postdoctoral en génomique computationnelle, apprentissage automatique et biologie unicellulaire
- 13 février 2026
- 100%
- Lausanne
À propos de cette offre
Poste postdoctoral en génomique computationnelle, apprentissage automatique & biologie unicellulaire
Lieu de travail Lausanne - Région du lac Léman - SuisseCatégoriePostePublié12 février 2026L’EPFL, l’École polytechnique fédérale de Lausanne, est l’un des campus universitaires les plus dynamiques d’Europe et se classe parmi les 20 meilleures universités mondiales. L’EPFL emploie plus de 6 500 personnes soutenant les trois missions principales de l’institution : l’éducation, la recherche et l’innovation. Le campus de l’EPFL offre un environnement de travail exceptionnel au cœur d’une communauté de plus de 18 500 personnes, dont plus de 14 000 étudiants et 4 000 chercheurs provenant de plus de 120 pays différents.
Poste postdoctoral en génomique computationnelle, apprentissage automatique & biologie unicellulaire
Le projet se concentre sur l’intégration et l’analyse de jeux de données unicellulaires multimodaux, incluant scRNA-seq, scATAC-seq, scCUT&Tag, HiC et protéomique, avec un accent sur l’inférence de trajectoire, la dynamique régulatrice et les décisions de destin cellulaire. Un objectif clé est de développer et d’appliquer des approches d’apprentissage automatique, allant des modèles probabilistes aux méthodes modernes d’apprentissage de représentation, pour découvrir les principes des transitions d’état cellulaire. Le travail sera réalisé en étroite collaboration avec le laboratoire Deplancke et le laboratoire Brbic à l’EPFL, offrant un environnement exceptionnellement riche combinant biologie expérimentale, génomique computationnelle et méthodologie ML.
Taux d’activité : 100,00
Type de contrat : CDD
Durée : 12 mois
Référence : 2072
Poste postdoctoral en génomique computationnelle, apprentissage automatique & biologie unicellulaire
Mission
Nous recherchons un chercheur postdoctoral très motivé, avec une solide formation en biologie computationnelle et/ou apprentissage automatique, pour rejoindre un projet interdisciplinaire à l’interface de la génomique unicellulaire, de l’intégration de données et de la biologie du développement.Le projet se concentre sur l’intégration et l’analyse de jeux de données unicellulaires multimodaux, incluant scRNA-seq, scATAC-seq, scCUT&Tag, HiC et protéomique, avec un accent sur l’inférence de trajectoire, la dynamique régulatrice et les décisions de destin cellulaire. Un objectif clé est de développer et d’appliquer des approches d’apprentissage automatique, allant des modèles probabilistes aux méthodes modernes d’apprentissage de représentation, pour découvrir les principes des transitions d’état cellulaire. Le travail sera réalisé en étroite collaboration avec le laboratoire Deplancke et le laboratoire Brbic à l’EPFL, offrant un environnement exceptionnellement riche combinant biologie expérimentale, génomique computationnelle et méthodologie ML.
Principales tâches et responsabilités
- Travailler et collaborer sur des projets de recherche
- Analyser et publier les résultats
- Construire un réseau solide dans le domaine de la recherche
- Participer à l’enseignement et à la supervision des doctorants et étudiants de master
Profil
- Solide formation en biologie computationnelle, bioinformatique, apprentissage automatique ou domaine quantitatif connexe
- Expérience en apprentissage automatique et/ou modélisation statistique appliquée aux données biologiques
- Expertise avérée en analyse de données unicellulaires (scRNA-seq et/ou scATAC-seq)
- Intérêt ou expérience en intégration de données multimodales et inférence de trajectoire
- Maîtrise de Python et/ou R
- Un intérêt pour la biologie du développement et humaine est fortement apprécié, mais pas obligatoire
- Esprit collaboratif fort et capacité à travailler de manière interdisciplinaire
Nous offrons
- Un environnement de recherche hautement interdisciplinaire à l’interface de l’apprentissage automatique et de la biologie
- Accès à de grands jeux de données multi-omiques unicellulaires à la pointe de la technologie
- Collaboration étroite avec des groupes de premier plan en génomique unicellulaire et apprentissage automatique
- Fort soutien pour des publications à fort impact et le développement de carrière
Informations
Date de début du contrat : 01/06/2026Taux d’activité : 100,00
Type de contrat : CDD
Durée : 12 mois
Référence : 2072
Dans votre candidature, veuillez mentionner myScience.ch et référencer JobID69250.
