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Stagiaire Biologically constrained de novo generation of molecules (H/F)

Résumé du poste
Stage
Gif-sur-Yvette
Salaire : Non spécifié
Télétravail non autorisé
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +4
Compétences & expertises
Génie génétique
Collaboration d'équipe
Bioinformatique
Formation et perfectionnement
amp

SERVIER
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Contexte du stage

Nous recherchons un stagiaire très motivé pour rejoindre notre équipe Data Sciences & Data Management de l’Institut de Recherches Servier en collaboration avec l'Université d'Evry, Laboratoire IBISC. Le candidat retenu se concentrera sur la génération de molécules de novo, guidée par des données biologiques telles que le séquençage d'ARN et les profils phénotypiques. Ce poste offre l'opportunité unique de contribuer à des projets innovants à l'intersection de l'informatique, de la biologie et de la chimie.

 

Objectifs du stage

  • Développer et mettre en œuvre des algorithmes pour la génération de molécules de novo basés sur des architectures de types GAN ou LLM.
  • Intégrer et analyser des ensembles de données biologiques (par exemple, séquençage d'ARN, profils phénotypiques) pour informer la conception moléculaire.
  • Se tenir au courant des derniers développements en matière de découverte de médicaments par des méthodes computationnelles et d'apprentissage automatique.

 

Valorisations et avantages du stage

  • Opportunité de travailler sur des projets pionniers dans la découverte de médicaments.
  • Un environnement collaboratif avec des équipes d'experts dans différents domaines.
  • Formation complète et opportunités de développement professionnel.

 

Ce stage présente aussi les avantages suivants :

  • L'opportunité de travailler sur un projet de pointe avec un accès à des ressources de pointe
  • Encadrement par une équipe expérimentée de chercheurs en IA et en biologie
  • Possibilité d'apprendre et de développer des compétences avancées en intelligence artificielle et en bio-informatique
  • Environnement de travail collaboratif et scientifiquement stimulant
  • Possibilité de contribuer à des avancées scientifiques significatives avec un impact industriel direct

Profil recherché

Description du profil :

Master en datasciences et data management

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