Chercheur en Machine Learning Computationelle Pour - Lyon e, France - CNRS

CNRS

Entreprise vérifiée

Lyon e, France

il y a 2 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

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Date Limite Candidature : mercredi 2 août 2023

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Chercheur en machine learning computationelle pour les données en cellules uniques (H/F)**
Référence : UMR5239-ISASER-024
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : LYON 07
Date de publication : mercredi 12 juillet 2023
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 décembre 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : A partir de 2833€ brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Modélisation mathématique, informatique et physique pour les sciences du vivant

**Missions**:
Développement d'un logiciel de machine learning dédié aux méthodes à noyaux pour la comparaison de distributions

**Activités**:

- comprendre la théorie des espaces de Hilbert autoreproduisant et des noyaux
- comprendre la théorie des modèles linéaires
- implémenter les méthodes à noyaux pour des modèles linéaires dans le cas général
- développer un module python et un package R
- développer des techniques d'optimisation pour produire une méthode efficace

**Compétences**:
Connaissances
théorie du modèle linéaire, théorie des noyaux, calcul scientifique, connaissance du domaine de la transcriptomique en cellules uniques
Savoir faire
maitriser les bases du machine learning, des langages de programmation R ou python, et des logiciels courants d'analyse de données scRNASeq
Savoir être
rigueur scientifique, curiosité, autonomie dans la gestion des étapes du projet

**Contexte de travail**:
Le laboratoire de biologie et modélisation de la cellule (LBMC) est un centre de recherche situé sur le campus de l'Ecole Normale Supérieure de Lyon. Le chercheur (H/F) exercera ses fonctions au sein de l'équipe Systems Biology of Decision Making et dans le cadre du projet PEPR Santé Numérique, scAI4Med, encadré par Franck Picard, Bertrand Michel (EC Nantes)

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.