Discipline à part entière, à la croisée de l’informatique, de la statistique, de la biologie et de la médecine, la bio-Informatique répond aux progrès de la santé et nécessite l’arrivée de nouveaux experts. La majeure bio-informatique forme les étudiants à comprendre les données, les outils et enjeux de ce secteur et à développer de nouveaux logiciels adaptés aux progrès technologiques en bio-médecine et en informatique.

Rattaché(e) au manager du pôle Data & IA, composante de la direction du PGE (Programme Grande Ecole ingénieur), l’enseignant-chercheur en bio-informatique renforcera l’équipe pédagogique du pôle et assurera la responsabilité de ma majeure bio-informatique et du département biologie.

Activité d’enseignement (entre 160 et 220h /an) :

• Il/elle assure des enseignements au sein de la majeure, sur les thématiques suivantes : algorithmique de la bio-informatique ; biostatistiques et épidémiologie ; bio-informatique structurale et drug design ; objets connectés pour la santé ; NGS Next Generation Sequencing ; Python, R et Java programming languages.

• L’enseignant-chercheur peut également intervenir sur des enseignements du pôle Data & IA (big data et IA, Machine Learning, bases de données…).

• L’enseignant-chercheur apporte sa contribution au suivi pédagogique personnalisé des étudiants, afin de répondre aux besoins de performance, d’encouragement, de soutien ou d’orientation.

• L’enseignant-chercheur accompagne également les étudiants dans la préparation de concours, hackathons, projets...

• Possibilité de participer au montage, à l’animation et au pilotage de nouvelles formations de l’école dans son domaine d’expertise (PGE, Programmes Experts et formation continue).

Responsabilité de la majeure :

• Conception et évolution du programme de la majeure (cycle ingénieur) et du cycle préparatoire (parcours santé et numérique).

• Recrutement des intervenants externes et coordination des enseignements.

• Validation des missions des apprentis et suivi des étudiants.

• Relation avec les parrains de la majeure et organisation des interventions d’entreprises auprès des étudiants de la majeure.

Activité de recherche :

L’Efrei Research Lab, est le laboratoire sur le numérique de l’Université Paris Panthéon-Assas, rattaché à l’école doctorale ED 455 EGIC, délivrant le doctorant en informatique. L’Efrei Research Lab comprend une quarantaine d’enseignants-chercheurs et autant de doctorants. Il possède quatre axes de recherche : données et Intelligence Artificielle ; sécurité, résilience et confiance ; réseaux de communication ; systèmes embarqués intelligents. Il développe aussi de la recherche inter- et transdisciplinaire (santé, droit, gestion, information-communication) en particulier au sein de l’Université Paris Panthéon-Assas.

• Participer aux activités de recherche de l'Efrei Research Lab par des publications et des productions scientifiques.

• Participer à des projets collaboratifs de recherche à l'échelle régionale, nationale ou internationale.

• Former des étudiants en encadrant des stagiaires recherche et des doctorants, qui peuvent être financés directement par l'école.

• Contribuer au transfert technologique vers les entreprises avec des contrats de recherche ou du support aux startups.

• Créer de la connaissance utile pour l'entreprise, la société, la planète.

• Disséminer la recherche vers le grand public ou les acteurs du monde social, économique, culturel et politique.

Une attention sera particulièrement portée sur les publications, nationales et internationales, et sur leur nombre. Le recrutement portera prioritairement sur des profils de chercheurs ayant une expertise dans l’axe de recherche « Data & IA ».

Participation à la vie de l’école :

• Contribuer au développement de l’école en participant aux évènements tels que les Journées Portes Ouvertes, les conférences lors des salons de recrutement d’étudiants.

• Organiser des conférences thématiques dans une des thématiques du pôle d’expertise pour accroître la visibilité et la notoriété de l’école dans ce domaine.

Vous êtes diplômé(e) d’un Doctorat en bio-informatique, biologie computationnelle, biostatistique ou apprentissage automatique et possédez une expérience significative dans l’enseignement supérieur.

Vous possédez un bon relationnel vous permettant de vous intégrer à une équipe pluridisciplinaire.

Vous parlez couramment anglais (enseignements à réaliser en anglais au niveau Master).