Posizione post-dottorale in genomica computazionale, apprendimento automatico e biologia monocellulare — EPFL
- Località
- Genève
- Contratto
- full-time
- Pubblicato
- 49 giorni fa
Panoramica
Missione Lo Zenk Lab (NeuroNA Chair in Epigenomics of Neurosviluppoal disorders – EpiGN) sta cercando un ricercatore postdoctoral altamente motivato con una forte formazione in biologia computazionale e/o apprendimento automatico per unire un progetto interdisciplinare all'interfaccia di genomica monocellulare, integrazione dei dati e biologia dello sviluppo.
Il progetto si concentra sull'integrazione e l'analisi di dataset multi-modali monocellulari, tra cui scRNA-seq, scATAC-seq, scCUT , HiC e proteomics, con un'enfasi sulle decisioni di inferenza traiettoria, dinamiche regolamentari e destino cellulare.
Un obiettivo fondamentale è quello di integrare i dati multimodali utilizzando approcci di machine learning per scoprire i principi delle transizioni dello stato cellulare.
- Missione Lo Zenk Lab (NeuroNA Chair in Epigenomics of Neurosviluppoal disorders – EpiGN) sta cercando un ricercatore postdoctoral altamente motivato con una forte formazione in biologia computazionale e/o apprendimento automatico per unire un progetto interdisciplinare all'interfaccia di genomica monocellulare, integrazione dei dati e biologia dello sviluppo.
- Il progetto si concentra sull'integrazione e l'analisi di dataset multi-modali monocellulari, tra cui scRNA-seq, scATAC-seq, scCUT , HiC e proteomics, con un'enfasi sulle decisioni di inferenza traiettoria, dinamiche regolamentari e destino cellulare.
- Principali doveri e responsabilità
- Lavorare e collaborare a progetti di ricerca Analisi e pubblicazione dei risultati
- Partecipazione all'istruzione, al dottorato e alla supervisione degli studenti Profilo
- Esperienza con apprendimento automatico e/o modellazione statistica applicata ai dati biologici
Responsabilità principali
- Principali doveri e responsabilità
- Lavorare e collaborare a progetti di ricerca Analisi e pubblicazione dei risultati
- Costruire una forte rete nel campo della ricerca
- Forte background in biologia computazionale, bioinformatica, machine learning o un campo quantitativo correlato
- Forte sostegno alle pubblicazioni ad alto impatto e allo sviluppo della carriera Informazioni Data di inizio del contratto: 06/01/2026 Tasso di attività: 100.00 Tipo di contratto: CDD Durata: 12 mesi Riferimento: 2072
Requisiti principali
- Partecipazione all'istruzione, al dottorato e alla supervisione degli studenti Profilo
- Esperienza con apprendimento automatico e/o modellazione statistica applicata ai dati biologici
- Competenza comprovata nell'analisi dei dati a singola cella (scRNA-seq e/o scATAC-seq)
- Interesse o esperienza nell'integrazione multimodale dei dati e nell'inferenza traiettoria Proficienza in Python e/o R
- L'interesse per la biologia dello sviluppo e dell'uomo è molto apprezzato, ma non richiesto
- Un ambiente di ricerca altamente interdisciplinare nell'interfaccia di ML e biologia
- Accesso a dataset multi-omici monocellulari di grandi dimensioni e all'avanguardia
- Chiudere la collaborazione con i principali gruppi in genomica a singola cella e apprendimento automatico
Cosa offre l’azienda
- Forte mentalità collaborativa e capacità di lavorare attraverso le discipline Offriamo
Dettagli ulteriori
- Lavorare e collaborare a progetti di ricerca Analisi e pubblicazione dei risultati
- Interesse o esperienza nell'integrazione multimodale dei dati e nell'inferenza traiettoria Proficienza in Python e/o R
Note e contenuto originale
- Lavorare e collaborare a progetti di ricerca
- Analisi e pubblicazione dei risultati
- Interesse o esperienza nell'integrazione multimodale dei dati e nell'inferenza traiettoria
- Proficienza in Python e/o R
