Offres d'emploi › Provence-Alpes-Côte d'Azur › Nice
CDD INGÉNIEUR D'ÉTUDES EN MODÉLISATION MATHÉMATIQUE ET BIOSTATISTIQUE - H/F
InsermPubliée il y a 2 h
- Entreprise
- Inserm
- Lieu
- Nice 06000
- Contrat
- CDD - 12 Mois
- Durée du travail
- Travail en journée
- Expérience
- Débutant accepté
- Secteur
- Recherche-développement en autres sciences physiques et naturelles
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Description du poste
Description :
SÉNESCENCE, IMMUNOSURVEILLANCE ET FIBROSE PULMONAIRE. CDD 12 MOIS, IHU RESPIRERA, IRCAN NICE. PRISE DE FONCTIONS : 1ER DÉCEMBRE 2026.
Pourquoi un traitement bref produit-il un bénéfice durable ? L'équipe ISAC a montré que les cellules sénescentes échappent aux cellules NK grâce au ganglioside GD3, un point de contrôle immunitaire associé à la sénescence, et qu'un blocage transitoire de GD3 restaure l'immunosurveillance avec des effets qui persistent plus d'un an après l'arrêt du traitement. Notre hypothèse : le système cellules sénescentes / cellules NK est bistable, et l'anti-GD3 le fait basculer d'un état pathologique vers un état contrôlé. Nous recrutons un ingénieur pour donner à cette hypothèse une forme mathématique, la confronter à nos données et l'appliquer à la fibrose pulmonaire.
Missions
Construire, calibrer et exploiter des modèles quantitatifs de la dynamique cellules sénescentes / cellules NK dans la fibrose pulmonaire, et assurer l'analyse biostatistique des données associées, en appui direct du programme de l'équipe ISAC au sein de l'IHU RespirERA.
Le cadre de modélisation est celui d'un paysage bistable à double puits : la charge sénescente y est la variable lente, le traitement anti-GD3 une déformation du paysage, et la persistance de son effet une hystérésis.
Activités
principales
- Formaliser la dynamique cellules sénescentes / cellules NK sous forme d'un système lent-rapide (EDO, puis EDP structurées si les données le justifient).
- Analyser ses bifurcations (de type nœud-col) pour identifier la frontière entre contrôle immunitaire et échappement, et les conditions de bascule induites par l'anti-GD3.
- Calibrer les modèles sur les données de l'équipe : inférence de paramètres, approches bayésiennes, analyses d'identifiabilité et de sensibilité.
- Analyser et intégrer les données transcriptomiques (RNA-seq bulk, scRNA-seq, transcriptomique spatiale) issues de modèles de sénescence in vitro (plusieurs inducteurs) et de fibrose pulmonaire murine (bléomycine, poumon âgé, avec ou sans anti-GD3).
- Réaliser les analyses biostatistiques des projets : plans d'analyse, tests, modèles statistiques, visualisation.
- Développer des codes et pipelines reproductibles, documentés et versionnés.
Activités
associées
- Travailler au quotidien avec les biologistes de l'équipe pour orienter le design expérimental vers les besoins du modèle.
- Contribuer, le cas échéant, à l'analyse des données des cohortes pulmonaires de l'IHU RespirERA.
- Présenter les résultats en réunion d'équipe et devant le consortium IHU.
- Contribuer aux publications et aux demandes de financement ; assurer une veille méthodologique.
Connaissances
- Équations différentielles ordinaires et aux dérivées partielles, systèmes dynamiques et théorie des bifurcations.
- Méthodes numériques (différences finies, éléments finis ou volumes finis).
- Statistique et inférence ; méthodes bayésiennes et de Monte-Carlo appréciées.
- Apprentissage automatique appliqué au calcul scientifique et analyse de données omiques appréciés.
- Connaissances de base en biologie de la sénescence et en immunologie, ou forte motivation à les acquérir rapidement.
- Anglais scientifique.
Savoir-faire
- Programmer en Python (bibliothèques scientifiques, PyTorch apprécié) et/ou R.
- Traduire une question biologique en modèle mathématique.
- Mener une campagne de simulations numériques et en analyser rigoureusement les résultats.
- Rendre des résultats quantitatifs lisibles pour des biologistes.
Profil recherché :
Aptitudes
Rigueur, autonomie, esprit d'initiative. Goût réel pour l'interdisciplinarité et le travail en équipe. Curiosité scientifique et capacité à s'approprier vite un nouveau domaine.
Spécificité(s) / Contrainte(s)
du poste
Poste à l'interface biologie / mathématiques appliquées, intégré à une équipe expérimentale. Traitement de données de recherche soumises aux règles de confidentialité de l'institut.
Expérience
souhaitée
Débutant accepté. Une première expérience de recherche (stage ou projet) en modélisation, calcul scientifique ou analyse de données est un atout.
Diplôme(s)
souhaité(s)
Master 2 ou diplôme d'ingénieur (Bac+5) en mathématiques appliquées, calcul scientifique, biostatistique, bioinformatique ou biologie computationnelle.
Structure d'accueil
Code unité
CNRS UMR 7284 / Inserm U1081 UniCA
Intitulé
IRCAN, Institut de Recherche sur le Cancer et le Vieillissement de Nice. Équipe ISAC, Immune Surveillance in Aging & Cancer (Université Côte d'Azur)
Responsable
Direction de l'unité : Dmitry Bulavin
Responsable de l'équipe et encadrant : Dr Julien Cherfils-Vicini, DR2 CNRS
Composition
L'équipe ISAC (une dizaine de personnes) étudie l'immunosurveillance des cellules sénescentes au cours du vieillissement, de la fibrose et du ...
SÉNESCENCE, IMMUNOSURVEILLANCE ET FIBROSE PULMONAIRE. CDD 12 MOIS, IHU RESPIRERA, IRCAN NICE. PRISE DE FONCTIONS : 1ER DÉCEMBRE 2026.
Pourquoi un traitement bref produit-il un bénéfice durable ? L'équipe ISAC a montré que les cellules sénescentes échappent aux cellules NK grâce au ganglioside GD3, un point de contrôle immunitaire associé à la sénescence, et qu'un blocage transitoire de GD3 restaure l'immunosurveillance avec des effets qui persistent plus d'un an après l'arrêt du traitement. Notre hypothèse : le système cellules sénescentes / cellules NK est bistable, et l'anti-GD3 le fait basculer d'un état pathologique vers un état contrôlé. Nous recrutons un ingénieur pour donner à cette hypothèse une forme mathématique, la confronter à nos données et l'appliquer à la fibrose pulmonaire.
Missions
Construire, calibrer et exploiter des modèles quantitatifs de la dynamique cellules sénescentes / cellules NK dans la fibrose pulmonaire, et assurer l'analyse biostatistique des données associées, en appui direct du programme de l'équipe ISAC au sein de l'IHU RespirERA.
Le cadre de modélisation est celui d'un paysage bistable à double puits : la charge sénescente y est la variable lente, le traitement anti-GD3 une déformation du paysage, et la persistance de son effet une hystérésis.
Activités
principales
- Formaliser la dynamique cellules sénescentes / cellules NK sous forme d'un système lent-rapide (EDO, puis EDP structurées si les données le justifient).
- Analyser ses bifurcations (de type nœud-col) pour identifier la frontière entre contrôle immunitaire et échappement, et les conditions de bascule induites par l'anti-GD3.
- Calibrer les modèles sur les données de l'équipe : inférence de paramètres, approches bayésiennes, analyses d'identifiabilité et de sensibilité.
- Analyser et intégrer les données transcriptomiques (RNA-seq bulk, scRNA-seq, transcriptomique spatiale) issues de modèles de sénescence in vitro (plusieurs inducteurs) et de fibrose pulmonaire murine (bléomycine, poumon âgé, avec ou sans anti-GD3).
- Réaliser les analyses biostatistiques des projets : plans d'analyse, tests, modèles statistiques, visualisation.
- Développer des codes et pipelines reproductibles, documentés et versionnés.
Activités
associées
- Travailler au quotidien avec les biologistes de l'équipe pour orienter le design expérimental vers les besoins du modèle.
- Contribuer, le cas échéant, à l'analyse des données des cohortes pulmonaires de l'IHU RespirERA.
- Présenter les résultats en réunion d'équipe et devant le consortium IHU.
- Contribuer aux publications et aux demandes de financement ; assurer une veille méthodologique.
Connaissances
- Équations différentielles ordinaires et aux dérivées partielles, systèmes dynamiques et théorie des bifurcations.
- Méthodes numériques (différences finies, éléments finis ou volumes finis).
- Statistique et inférence ; méthodes bayésiennes et de Monte-Carlo appréciées.
- Apprentissage automatique appliqué au calcul scientifique et analyse de données omiques appréciés.
- Connaissances de base en biologie de la sénescence et en immunologie, ou forte motivation à les acquérir rapidement.
- Anglais scientifique.
Savoir-faire
- Programmer en Python (bibliothèques scientifiques, PyTorch apprécié) et/ou R.
- Traduire une question biologique en modèle mathématique.
- Mener une campagne de simulations numériques et en analyser rigoureusement les résultats.
- Rendre des résultats quantitatifs lisibles pour des biologistes.
Profil recherché :
Aptitudes
Rigueur, autonomie, esprit d'initiative. Goût réel pour l'interdisciplinarité et le travail en équipe. Curiosité scientifique et capacité à s'approprier vite un nouveau domaine.
Spécificité(s) / Contrainte(s)
du poste
Poste à l'interface biologie / mathématiques appliquées, intégré à une équipe expérimentale. Traitement de données de recherche soumises aux règles de confidentialité de l'institut.
Expérience
souhaitée
Débutant accepté. Une première expérience de recherche (stage ou projet) en modélisation, calcul scientifique ou analyse de données est un atout.
Diplôme(s)
souhaité(s)
Master 2 ou diplôme d'ingénieur (Bac+5) en mathématiques appliquées, calcul scientifique, biostatistique, bioinformatique ou biologie computationnelle.
Structure d'accueil
Code unité
CNRS UMR 7284 / Inserm U1081 UniCA
Intitulé
IRCAN, Institut de Recherche sur le Cancer et le Vieillissement de Nice. Équipe ISAC, Immune Surveillance in Aging & Cancer (Université Côte d'Azur)
Responsable
Direction de l'unité : Dmitry Bulavin
Responsable de l'équipe et encadrant : Dr Julien Cherfils-Vicini, DR2 CNRS
Composition
L'équipe ISAC (une dizaine de personnes) étudie l'immunosurveillance des cellules sénescentes au cours du vieillissement, de la fibrose et du ...
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Source : France Travail. Publiée le 2 novembre 2026. Toujours en ligne chez la source : vérifiée il y a 1 h.
Décodeur de l'annonce
Lecture automatique du texte de l'annonce : chaque point cite le passage dont il provient. Vérifiez auprès du recruteur avant de vous engager.
| Contrat | CDD - 12 Mois Source : champ « contrat » |
|---|---|
| Horaires | Travail en journée Source : champ « durée du travail » |
| Lieu | Nice 06000 Source : champ « lieu » |
| Expérience | Débutant accepté — « Débutant accepté. » Source : texte de l'annonce |
| Salaire | Non précisé dans l'annonce |
| Horaires précis et jours travaillés | Non précisé dans l'annonce |
| Télétravail | Non précisé dans l'annonce |
| Date de prise de poste | Non précisé dans l'annonce |
Ce qui est seulement souhaité
- « Statistique et inférence ; méthodes bayésiennes et de Monte-Carlo appréciées. »
- « Apprentissage automatique appliqué au calcul scientifique et analyse de données omiques appréciés. »
- « Torch apprécié) et/ou R. »
- « souhaitée »
- « souhaité(s) »
Questions à poser au recruteur
- Quel est le salaire brut mensuel proposé (et les primes éventuelles) ?
- Quels sont les horaires et les jours travaillés (week-ends, soirées) ?
- À quelle date le poste est-il à pourvoir ?
- Le télétravail est-il possible, et combien de jours ?
- Comment la partie variable ou les primes sont-elles calculées ?
- Quelles sont les prochaines étapes du recrutement ?
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