Rechercher
Chercheur post-doctoral (H/F) : utilisation de l’apprentissage profond et de la simulation pour extraire les paramètres géométriques de filaments dans des images de microscopie.
Le chercheur post-doctoral (H/F) sera recruté(e) à l’Institut de Génétique et de Développement de Rennes (IGDR), France (https://igdr.univ-rennes.fr), au sein de l’équipe CeDRE, dans le cadre d’un projet financé par l’ANR et dirigé par Dr. Hélène Bouvrais, CRCN CNRS. L’objectif biologique du projet ANR est d’étudier le rôle de la rigidité des microtubules dans la division cellulaire.
Il/elle travaillera sur le développement d’un outil basé sur l’intelligence artificielle permettant d’extraire les courbures des microtubules dans des images 3D de microscopie de fluorescence. En particulier, le/la candidate retenu(e) utilisera la génération d’images synthétiques par la simulation (par ex. Cytosim) et les outils d’apprentissage profond. Pour cela, il/elle bénéficiera d’accès à des serveurs de calculs locaux et à distance (par ex. Jean Zay). Les mesures de courbures des filaments permettront de révéler de possibles perturbations de la rigidité des microtubules lors d’une perturbation génétique ou entre lignées cellulaires ayant des dérégulations d’expression de protéines candidates pour réguler la rigidité des microtubules.
Activités
- Faire la veille bibliographique et suivre les développements techniques relatifs au projet de recherche.
- Programmation/codage avec respect des principes FAIR
- Générer des images synthétiques permettant d’entrainer des architectures d’apprentissage profond.
- Construire de nouvelles architectures d’apprentissage profond, qui incorporent des mécanismes innovants venant de publications récentes, permettant d’atteindre l’objectif de la mission.
- Annoter des images synthétiques et réelles de microscopie de fluorescence.
- Utiliser des outils de transfert learning ou de fine-tuning.
- Identifier des jeux de données pertinents pour tester les architectures développées afin de voir leurs applicabilités sur d’autres domaines.
- Participer à la traçabilité et à la transmission/communication des données et des protocoles d’analyse aux membres du projet et aux collaborateurs internationaux.
- Collecter, consigner et analyser des données.
- Mettre en forme et présenter les résultats dans l’équipe, au sein de l’institut et en conférences.
Compétences
Diplôme : Doctorat en informatique, en apprentissage automatique ou en mathématique appliquées.
- Avoir de solides compétences théoriques et pratiques en en apprentissage profond.
- Maîtriser des langages de programmation comme Python.
- Avoir une expérience avérée de mise en œuvre d’apprentissage profond en analyse d’images.
- Être capable de travailler de manière collaborative au sein d'une équipe de recherche ; avoir un esprit d’équipe.
- Avoir de solides compétences en matière d'organisation et de communication, y compris la capacité de s'exprimer et d’écrire en anglais.
- Capacité à travailler en autonomie.
- Avoir de l’intérêt pour travailler dans un environnement multidisciplinaire (biologie cellulaire, microscopie de fluorescence, physique de la matière molle, bio-informatique)
Contexte de travail
L'IGDR est un institut dynamique, avec 16 équipes comprenant environ 200 personnes (incluant chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs, assistant-ingénieurs et techniciens, post-doctorants, doctorants, et des apprentis ou stagiaires). Les membres de l’institut viennent d’un contexte international (une quinzaine de nationalités différentes représentées). La recherche à l'IGDR couvre un large éventail de de disciplines, incluant la biologie moléculaire, la biologie cellulaire, la biologie du développement, la génétique, la génomique, la bio-informatique, la microbiologie, la biologie structurale, l'immunologie, la microscopie de pointe, l'épigénétique, la chimie, la biologie du cancer et la biophysique. L’institut encourage fortement les approches interdisciplinaires, en particulier à l'interface entre la physique, l’informatique et la biologie. Enfin, l'institut bénéficie d'équipements de pointe au sein de la structure fédérative Biosit, notamment une plateforme de microscopie (Microscopy Rennes Imaging Center, MRic, https://microscopie.univ-rennes.fr/) et une plateforme de quantification d’images de microscopie (FAIIA, https://faiia.univ-rennes.fr/en/facility).
L'équipe CeDRE est actuellement composée de 7 personnes (2 chercheurs CNRS, 1 ingénieur de recherche CNRS en bio-informatique, 2 assistant-ingénieurs biologistes, 2 doctorants (un en biologie et un en informatique), et elle est en cours de recrutement d’un post-doctorant en apprentissage automatique en plus du présent recrutement. De plus, l’équipe accueille régulièrement des stagiaires. La recherche dans l’équipe se concentre sur la robustesse de la division cellulaire par des approches de microscopie de fluorescence et de biophysique quantitatives, en utilisant l’organisme modèle du nématode Caenorhabditis elegans. Le développement actuel d’un microscope automatisé nous permet de transférer nos études sur des lignées cellulaires humaines en culture sans synchronisation, qui est une condition nécessaire à l’étude de la robustesse de la division (https://france-bioimaging.org/announcement/news-from-nodes/roboscope/). L’équipe possède des serveurs de calcul propres permettant de faire des développements et apprentissages nécessitant des GPU nvidia (H100, V100 et P100). De plus, nous avons accès aux infrastructures nationales de super-calculateurs (Jean Zay/Idris, Irene Joliot-Curie/CEA) permettant des calculs multi-GPU H100/A100 à grande échelle, pour des tâches telles que l’optimisation de paramètres d’architectures d’apprentissage profond.
Rennes est la capitale de la Bretagne (nord-ouest de la France), avec un accès facile et direct à Paris (1,5 heure de train). Sa riche tradition d'événements culturels, musicaux et artistiques, ainsi que sa proximité avec la côte, en font une ville très accueillante et agréable à vivre.
L'IGDR est un institut dynamique, avec 16 équipes comprenant environ 200 personnes (incluant chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs, assistant-ingénieurs et techniciens, post-doctorants, doctorants, et des apprentis ou stagiaires). Les membres de l’institut viennent d’un contexte international (une quinzaine de nationalités différentes représentées). La recherche à l'IGDR couvre un large éventail de de disciplines, incluant la biologie moléculaire, la biologie cellulaire, la biologie du développement, la génétique, la génomique, la bio-informatique, la microbiologie, la biologie structurale, l'immunologie, la microscopie de pointe, l'épigénétique, la chimie, la biologie du cancer et la biophysique. L’institut encourage fortement les approches interdisciplinaires, en particulier à l'interface entre la physique, l’informatique et la biologie. Enfin, l'institut bénéficie d'équipements de pointe au sein de la structure fédérative Biosit, notamment une plateforme de microscopie (Microscopy Rennes Imaging Center, MRic, https://microscopie.univ-rennes.fr/) et une plateforme de quantification d’images de microscopie (FAIIA, https://faiia.univ-rennes.fr/en/facility).
L'équipe CeDRE est actuellement composée de 7 personnes (2 chercheurs CNRS, 1 ingénieur de recherche CNRS en bio-informatique, 2 assistant-ingénieurs biologistes, 2 doctorants (un en biologie et un en informatique), et elle est en cours de recrutement d’un post-doctorant en apprentissage automatique en plus du présent recrutement. De plus, l’équipe accueille régulièrement des stagiaires. La recherche dans l’équipe se concentre sur la robustesse de la division cellulaire par des approches de microscopie de fluorescence et de biophysique quantitatives, en utilisant l’organisme modèle du nématode Caenorhabditis elegans. Le développement actuel d’un microscope automatisé nous permet de transférer nos études sur des lignées cellulaires humaines en culture sans synchronisation, qui est une condition nécessaire à l’étude de la robustesse de la division (https://france-bioimaging.org/announcement/news-from-nodes/roboscope/). L’équipe possède des serveurs de calcul propres permettant de faire des développements et apprentissages nécessitant des GPU nvidia (H100, V100 et P100). De plus, nous avons accès aux infrastructures nationales de super-calculateurs (Jean Zay/Idris, Irene Joliot-Curie/CEA) permettant des calculs multi-GPU H100/A100 à grande échelle, pour des tâches telles que l’optimisation de paramètres d’architectures d’apprentissage profond.
Rennes est la capitale de la Bretagne (nord-ouest de la France), avec un accès facile et direct à Paris (1,5 heure de train). Sa riche tradition d'événements culturels, musicaux et artistiques, ainsi que sa proximité avec la côte, en font une ville très accueillante et agréable à vivre.
Contraintes et risques
Travail sur ordinateur
Travail sur ordinateur
Il/elle travaillera sur le développement d’un outil basé sur l’intelligence artificielle permettant d’extraire les courbures des microtubules dans des images 3D de microscopie de fluorescence. En particulier, le/la candidate retenu(e) utilisera la génération d’images synthétiques par la simulation (par ex. Cytosim) et les outils d’apprentissage profond. Pour cela, il/elle bénéficiera d’accès à des serveurs de calculs locaux et à distance (par ex. Jean Zay). Les mesures de courbures des filaments permettront de révéler de possibles perturbations de la rigidité des microtubules lors d’une perturbation génétique ou entre lignées cellulaires ayant des dérégulations d’expression de protéines candidates pour réguler la rigidité des microtubules.
Activités
- Faire la veille bibliographique et suivre les développements techniques relatifs au projet de recherche.
- Programmation/codage avec respect des principes FAIR
- Générer des images synthétiques permettant d’entrainer des architectures d’apprentissage profond.
- Construire de nouvelles architectures d’apprentissage profond, qui incorporent des mécanismes innovants venant de publications récentes, permettant d’atteindre l’objectif de la mission.
- Annoter des images synthétiques et réelles de microscopie de fluorescence.
- Utiliser des outils de transfert learning ou de fine-tuning.
- Identifier des jeux de données pertinents pour tester les architectures développées afin de voir leurs applicabilités sur d’autres domaines.
- Participer à la traçabilité et à la transmission/communication des données et des protocoles d’analyse aux membres du projet et aux collaborateurs internationaux.
- Collecter, consigner et analyser des données.
- Mettre en forme et présenter les résultats dans l’équipe, au sein de l’institut et en conférences.
Compétences
Diplôme : Doctorat en informatique, en apprentissage automatique ou en mathématique appliquées.
- Avoir de solides compétences théoriques et pratiques en en apprentissage profond.
- Maîtriser des langages de programmation comme Python.
- Avoir une expérience avérée de mise en œuvre d’apprentissage profond en analyse d’images.
- Être capable de travailler de manière collaborative au sein d'une équipe de recherche ; avoir un esprit d’équipe.
- Avoir de solides compétences en matière d'organisation et de communication, y compris la capacité de s'exprimer et d’écrire en anglais.
- Capacité à travailler en autonomie.
- Avoir de l’intérêt pour travailler dans un environnement multidisciplinaire (biologie cellulaire, microscopie de fluorescence, physique de la matière molle, bio-informatique)
Contexte de travail
L'IGDR est un institut dynamique, avec 16 équipes comprenant environ 200 personnes (incluant chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs, assistant-ingénieurs et techniciens, post-doctorants, doctorants, et des apprentis ou stagiaires). Les membres de l’institut viennent d’un contexte international (une quinzaine de nationalités différentes représentées). La recherche à l'IGDR couvre un large éventail de de disciplines, incluant la biologie moléculaire, la biologie cellulaire, la biologie du développement, la génétique, la génomique, la bio-informatique, la microbiologie, la biologie structurale, l'immunologie, la microscopie de pointe, l'épigénétique, la chimie, la biologie du cancer et la biophysique. L’institut encourage fortement les approches interdisciplinaires, en particulier à l'interface entre la physique, l’informatique et la biologie. Enfin, l'institut bénéficie d'équipements de pointe au sein de la structure fédérative Biosit, notamment une plateforme de microscopie (Microscopy Rennes Imaging Center, MRic, https://microscopie.univ-rennes.fr/) et une plateforme de quantification d’images de microscopie (FAIIA, https://faiia.univ-rennes.fr/en/facility).
L'équipe CeDRE est actuellement composée de 7 personnes (2 chercheurs CNRS, 1 ingénieur de recherche CNRS en bio-informatique, 2 assistant-ingénieurs biologistes, 2 doctorants (un en biologie et un en informatique), et elle est en cours de recrutement d’un post-doctorant en apprentissage automatique en plus du présent recrutement. De plus, l’équipe accueille régulièrement des stagiaires. La recherche dans l’équipe se concentre sur la robustesse de la division cellulaire par des approches de microscopie de fluorescence et de biophysique quantitatives, en utilisant l’organisme modèle du nématode Caenorhabditis elegans. Le développement actuel d’un microscope automatisé nous permet de transférer nos études sur des lignées cellulaires humaines en culture sans synchronisation, qui est une condition nécessaire à l’étude de la robustesse de la division (https://france-bioimaging.org/announcement/news-from-nodes/roboscope/). L’équipe possède des serveurs de calcul propres permettant de faire des développements et apprentissages nécessitant des GPU nvidia (H100, V100 et P100). De plus, nous avons accès aux infrastructures nationales de super-calculateurs (Jean Zay/Idris, Irene Joliot-Curie/CEA) permettant des calculs multi-GPU H100/A100 à grande échelle, pour des tâches telles que l’optimisation de paramètres d’architectures d’apprentissage profond.
Rennes est la capitale de la Bretagne (nord-ouest de la France), avec un accès facile et direct à Paris (1,5 heure de train). Sa riche tradition d'événements culturels, musicaux et artistiques, ainsi que sa proximité avec la côte, en font une ville très accueillante et agréable à vivre.
L'IGDR est un institut dynamique, avec 16 équipes comprenant environ 200 personnes (incluant chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs, assistant-ingénieurs et techniciens, post-doctorants, doctorants, et des apprentis ou stagiaires). Les membres de l’institut viennent d’un contexte international (une quinzaine de nationalités différentes représentées). La recherche à l'IGDR couvre un large éventail de de disciplines, incluant la biologie moléculaire, la biologie cellulaire, la biologie du développement, la génétique, la génomique, la bio-informatique, la microbiologie, la biologie structurale, l'immunologie, la microscopie de pointe, l'épigénétique, la chimie, la biologie du cancer et la biophysique. L’institut encourage fortement les approches interdisciplinaires, en particulier à l'interface entre la physique, l’informatique et la biologie. Enfin, l'institut bénéficie d'équipements de pointe au sein de la structure fédérative Biosit, notamment une plateforme de microscopie (Microscopy Rennes Imaging Center, MRic, https://microscopie.univ-rennes.fr/) et une plateforme de quantification d’images de microscopie (FAIIA, https://faiia.univ-rennes.fr/en/facility).
L'équipe CeDRE est actuellement composée de 7 personnes (2 chercheurs CNRS, 1 ingénieur de recherche CNRS en bio-informatique, 2 assistant-ingénieurs biologistes, 2 doctorants (un en biologie et un en informatique), et elle est en cours de recrutement d’un post-doctorant en apprentissage automatique en plus du présent recrutement. De plus, l’équipe accueille régulièrement des stagiaires. La recherche dans l’équipe se concentre sur la robustesse de la division cellulaire par des approches de microscopie de fluorescence et de biophysique quantitatives, en utilisant l’organisme modèle du nématode Caenorhabditis elegans. Le développement actuel d’un microscope automatisé nous permet de transférer nos études sur des lignées cellulaires humaines en culture sans synchronisation, qui est une condition nécessaire à l’étude de la robustesse de la division (https://france-bioimaging.org/announcement/news-from-nodes/roboscope/). L’équipe possède des serveurs de calcul propres permettant de faire des développements et apprentissages nécessitant des GPU nvidia (H100, V100 et P100). De plus, nous avons accès aux infrastructures nationales de super-calculateurs (Jean Zay/Idris, Irene Joliot-Curie/CEA) permettant des calculs multi-GPU H100/A100 à grande échelle, pour des tâches telles que l’optimisation de paramètres d’architectures d’apprentissage profond.
Rennes est la capitale de la Bretagne (nord-ouest de la France), avec un accès facile et direct à Paris (1,5 heure de train). Sa riche tradition d'événements culturels, musicaux et artistiques, ainsi que sa proximité avec la côte, en font une ville très accueillante et agréable à vivre.
Contraintes et risques
Travail sur ordinateur
Travail sur ordinateur
Publiée le 02/01/2025
