Ingénieur/e en modélisation computationnelle et développement de pipelines - h/f

Description entreprise :

L'École normale supérieure de Lyon produit une recherche de haut niveau dans ses 25 laboratoires et forme par la recherche quelque 2500 étudiants dont 500 doctorants. Elle compte environ 550 enseignants, enseignants-chercheurs et chercheurs et 600 personnels administratifs et techniques.

Dans le classement de Shanghai et QS, elle apparaît parmi les tous premiers établissements français en termes de performance per capita.

Son objectif est d'avoir un impact significatif en matière de recherche, d'innovation et de transfert de technologie tout en irriguant la fonction publique et le monde socio-économique de diplômés rompus à la complexité, capables de produire et transmettre des savoirs.

L'ENS de Lyon met ses ressources au service d'une vision ouverte de la société et des enjeux contemporains qu'elle veut éclairer.

Son budget annuel est d’environ 160 M €.

L'ENS de Lyon est une école dynamique, où la qualité de vie au travail, le développement durable et l’égalité professionnelle représentent des dimensions centrales.

Description du poste :

Rejoignez l’équipe DAMM du Laboratoire de Biologie et Modélisation de la Cellule (LBMC), basé à l’École Normale Supérieure de Lyon. L’équipe développe des approches de modélisation prédictive de systèmes biomoléculaires, avec un focus sur les anticorps, en s’appuyant sur des méthodes de dynamique moléculaire à gros grains (CG-MD) et de modélisation intégrative. Nos travaux s’inscrivent dans un environnement interdisciplinaire, à l’interface entre biophysique computationnelle, chimie théorique et analyse de données, avec des applications concrètes en lien avec des partenaires académiques.

MISSION

En tant qu'ingénieur en modélisation computationnelle et développement de pipelines -étude de formulations de type anticorpsVous participez au projet de recherche portant sur la modélisation prédictive de formulations biomoléculaires, en particulier des systèmes de type anticorps, à l’aide de simulations de dynamique moléculaire à gros grains (CG-MD).

ACTIVITES

Vous travaillerez avec un haut degré d’autonomie technique et serez en charge de :

• La mise en place de pipelines automatisés pour les simulations de dynamique moléculaire (MD) et l’intégration de données.
• L’étude et l’analyse de la structure et de la dynamique de systèmes biomoléculaires (notamment protéines et systèmes de type anticorps) par simulations de dynamique moléculaire (CG-MD).
• Le développement de scripts reproductibles et de workflows pour les simulations et les analyses.
• Le traitement et l’analyse de jeux de données issus de simulations, incluant l’analyse de trajectoires (stabilité structurale, interactions, etc.).
• La valorisation et le transfert des résultats sous forme de rapports structurés, scripts reproductibles et analyses.

Profil recherché :

Etudes souhaité : Licence / master en modélisation moléculaire, bioinformatique, chimie, biophysique computationnelle ou domaines proches.

Expérience souhaitée : Expérience en stage ou dans le cadre d’un projet de recherche impliquant des simulations de dynamique moléculaire ou de la modélisation biomoléculaire.

COMPÉTENCES REQUISES :

Connaissances sur l’environnement professionnel

• Mise en place de pipelines automatisés pour les simulations de dynamique moléculaire
• Simulation de dynamique moléculaire (MD) et modélisation computationnelle
• Bases de l’apprentissage automatique appliqué à la modélisation moléculaire
• Biophysique des systèmes biomoléculaires, en particulier des protéines (un atout)
• Bioinformatique appliquée aux systèmes biomoléculaires

Savoir-faire opérationnels

• Développement de pipelines d’automatisation pour les simulations
• Programmation (Python, Bash) et expérience avec GROMACS ou équivalent
• Traitement et analyse de grandes séries de données issues de simulations
• Utilisation d’outils d’analyse de trajectoires de dynamique moléculaire
• Analyse de données, modélisation prédictive et restitution des résultats
• Utilisation de ressources de calcul intensif (HPC)

Savoir Être

• Autonomie
• Capacité d’organisation
• Capacité à communiquer
• Être coopératif