Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Missions :
L'ingénieur recruté aura la responsabilité de développer le plateau technologique qui regroupe un ensemble de technologie numériques et d'intelligence artificielle en lien avec la biologie numérique pour la réalisation des opérations nécessaires aux modélisations et aux simulations. Le contexte d'étude sera les pathologies métaboliques.
La responsabilité couvre le maintien opérationnel du parc des outils numériques et logiciels, la formation des utilisateurs (ingénieurs et techniciens, étudiants) et l'évolution des technologies et des procédés.
Cette mission intègre aussi une mise en place d'outils d'intelligence artificielle, de bio-informatique nécessaire à l'aide des phases de fouilles de données, d'optimisation des modèles, d'extrapolation et de prédiction afin d'extraire les marqueurs d'intérêt.
Activités :
Les activités consisteront à

- Collecter, ordonner et traiter les données issues de la littérature, de bases de données et d'études expérimentales
- Mettre en place des algorithmes d'apprentissage et de classifications des données collectées a base d'intelligence artificielle
- Collecter, nettoyer et mettre à jour des modèles mathématique de biologie systémique en lien avec les équipes de recherche (par exemple métabolisme, pathologie hépatique, etc…)
- Développer de nouveaux modèles intégratifs à des fins de prédiction
- Développer des simulateurs en C++/CUDA pour la résolution d'équations différentielles décrivant les dynamiques multi-espèces (e.g., ROS, TNFa, LPO, etc.).
- Créer des interfaces graphiques interactives (GUI) en Python (CustomTkinter, Plotly) pour le suivi et la visualisation 3D temps-réel des données simulées.
- Assurer l'intégration de méthodes d'intelligence artificielle, notamment machine learning supervisé (classification, régression) et deep learning (réseaux de neurones avec TensorFlow et PyTorch) pour la prédiction de l'évolution de biomarqueurs et l'optimisation de traitements numériques. - Mise en place d'un pipeline complet de simulation → visualisation → interprétation pour faciliter la recherche translationnelle.
- Déployer des outils compatibles Linux/Unix, et intégration dans un environnement scientifique distribué.
- Identifier les outils de biologie numérique, pour le stockage (base de données) et le traitement des données (méthodes statistiques), les mieux adaptés afin de répondre à la problématique posée.
- Traiter et analyser des données avec les outils appropriés utilisés en biologie et toxicologie systémiques (réseaux biologiques), données cliniques (images, dosages etc…), et des données de types omiques (métabolomique, transcriptomique, protéomique, épigénétique, etc…).
- Adapter les outils informatiques aux modèles de biologie numérique (comme des modèles de flux métaboliques-MFA, des modèles pharmacocinétiques de type PK-PD, PBPK, des modèles biologie systémique basé sur la résolution d'équations différentielles e
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Competences :
- Grande maîtrise de la programmation scientifique, en particulier en Python, C++ et CUDA pour le calcul parallèle sur GPU.
- Expertise en intelligence artificielle, incluant machine learning et deep learning, avec une utilisation concrète de PyTorch, TensorFlow et TensorBoard.
- Développement d'interfaces graphiques pour la visualisation scientifique interactive (CustomTkinter, Plotly, 3D sliders pour le suivi spatio-temporel des simulations).
- Capacité à travailler sur des projets interdisciplinaires impliquant la simulation numérique, la visualisation 3D et l'analyse IA.
- En modélisation, biologie numérique et bio-informatique.
- Technologie omique
- Connaissance générale en biologie, biochimie, métabolisme

La personne recrutée doit savoir
- Installer les outils nécessaires sur les machines de calcul
- Programmer
- Maitriser les outils/logiciels nécessaires à la biologie numérique
- S'adapter aux besoins spécifiques des projets de recherche
- Savoir réaliser une analyse d'étude (fouille de données, préparation et intégration des données, analyses statistiques, interprétation, rapport des résultats et échange avec les autres chercheurs non bio-informaticiens)

Motivation pour un travail en équipe, organisation et communication d'information. Contact avec les fournisseurs, prestataires ou collègues extérieurs.

Envie de travailler au Japon dans un contexte internationale
Langues : Japonais, Français et Anglais. Anglais : oral et écrit maîtrisés.
Contraintes et risques :
Risques liés au travail sur écran
Risques géologiques au Japon