INGÉNIEUR EN MODÉLISATION COMPUTATIONNELLE, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) ET DÉVELOPPEMENT DE PIPELINES POUR LA RECHERCHE SUR LES NANOPARTICULES LIPIDIQUES (LNP) ET L'ADMINISTRATION D'ARN - H/F

💼 Offre d'emploi

Type de contrat

Contrat à durée déterminée - 12 Mois

Durée de travail

Temps plein

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Expérience souhaitée

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📍 Entreprise

Description de l'offre

Description :


CONTEXTE :
L'équipe DAMM est l'une des 15 équipes affiliées au Laboratoire de Biologie et Modélisation de la Cellule (LBMC) situé à l'Ecole Normale Supérieure de Lyon. Le projet de recherche vise à améliorer les systèmes d'administration d'ARN messager (mRNA) à l'aide de simulations de dynamique moléculaire à gros grains (CG-MD), d'apprentissage machine (ML) et de modélisation intégrative. Les travaux sont réalisés dans un environnement interdisciplinaire, en collaboration avec des experts en chimie computationnelle, biophysique et intelligence artificielle, à l'interface entre monde académique et industriel.
MISSIONS & ACTIVITÉS DU POSTE :
Notre groupe recherche un ingénieur d'étude pour contribuer à un projet de recherche de pointe portant sur la modélisation computationnelle, les nanoparticules lipidiques (LNP) et le développement de solutions d'administration de médicaments assistées par l'IA. L'ingénieur travaillera en autonomie technique et sera en charge de :
- Mise en place de pipelines automatisés pour les simulations de dynamique moléculaire (MD) et l'intégration de données expérimentales.
- Étude et analyse de la structure et de la dynamique des interactions entre LNPs et ARN par simulations de dynamique moléculaire (CG-MD) et méthodes d'apprentissage automatique (ML).
- Transfert des résultats obtenus sous forme de rapports structurés, de scripts reproductibles et d'analyses à destination des collaborateurs académiques et industriels.
- Déterminer les paramètres optimaux pour la prédiction de l'efficacité d'administration de l'ARN en utilisant des approches intégratives combinant MD et ML.



Profil recherché :


COMPETENCES ATTENDUES :
Connaissances :
-Simulation de dynamique moléculaire (MD) et modélisation computationnelle.
-Bases de l'apprentissage automatique appliqué à la modélisation moléculaire.
-Biophysique des nanoparticules lipidiques (un atout).
-Bioinformatique appliquée aux systèmes biomoléculaires.
Savoir faire :
-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 de logiciels d'analyse de trajectoires moléculaires.
-Analyse de données, modélisation prédictive et transmission des résultats.
-(Autres) Utilisation de ressources de calcul intensif (HPC).
Savoir être :
-Autonomie
-Capacité d'organisation
-Capacité à communiquer
-Être coopératif
DURÉE DU CONTRAT EN MOIS : 12 mois
DATE D'EMBAUCHE : Dès que possible, au plus tard le 01/09/2025
DIPLÔME SOUHAITÉ : Master 2 en modélisation moléculaire, bioinformatique, chimie, biophysique computationnelle ou domaines proches.
EXPÉRIENCE SOUHAITÉE : Expérience en stage ou en projet de recherche utilisant des simulations de dynamique moléculaire ou de la modélisation biomoléculaire.
RÉMUNÉRATION INDICATIVE (VISIBLE PAR LES CANDIDATS) : Selon la grille de l'ENS.