Stage BAC+5 - Data Science & Bioinformatics (Contrôle Qualité des Données Génomiques) - F/H/D
Marcy l'Etoile, 69, FR
Acteur mondial dans le domaine du diagnostic in vitro depuis plus de 60 ans, bioMérieux offre des solutions de diagnostic qui déterminent l’origine d’une maladie ou d’une contamination pour améliorer la santé des patients et assurer la sécurité des consommateurs.
Rejoindre bioMérieux, c’est choisir une société familiale et humaniste, portée par une vision long terme, au service de la santé publique dans le monde.
Chaque stagiaire ou alternant est accompagné par un tuteur expérimenté et formé. Il ou elle bénéficie d’un suivi et d’une évaluation l’aidant à progresser et à se préparer à la vie professionnelle.
Le/La stagiaire rejoindra le département Data Science et contribuera à l'amélioration d'un pipeline d'analyse de données de séquençage métagénomique. Le contrôle qualité (Quality Control - QC) des données joue un rôle clé dans le développement des algorithmes de Machine Learning ainsi que dans la validation des résultats générés.
Ce stage offre une opportunité unique de travailler à l'intersection de la bioinformatique, de la génomique et de l'intelligence artificielle, au sein d'une entreprise leader du diagnostic in vitro.
Le/La stagiaire collaborera avec les équipes Data Science basées en France et aux États-Unis afin d'optimiser les stratégies de contrôle qualité appliquées aux données de séquençage génomique complet (Whole Genome Sequencing - WGS) et de contribuer à l'amélioration des processus d'analyse et de restitution des résultats.
Quelle est votre mission chez bioMérieux ?
Sous la supervision d'un Data Scientist, le/la stagiaire devra :
- Organiser et structurer de larges jeux de données WGS pour les analyses bioinformatiques et le suivi des indicateurs de qualité.
- Développer du code reproductible et partageable permettant l'analyse de données génomiques.
- Collaborer avec les membres de l'équipe Data Science France-US sur les développements techniques et méthodologiques.
- Synthétiser et communiquer les résultats à des publics non techniques.
- Définir des critères de contrôle qualité destinés à la sélection des jeux de données d'entraînement pour les algorithmes de Machine Learning.
- Définir des critères de contrôle qualité permettant de vérifier et valider les résultats générés par les modèles de Machine Learning.
Qui êtes-vous ?
- Étudiant(e) en dernière année de formation (Bac+5 / Master 2) en Bioinformatique, Biologie Computationnelle, Data Science ou domaine connexe.
- Expérience dans l'analyse de données de séquençage génomique (WGS) et intérêt pour la génomique microbienne.
- Maîtrise de Python, Bash et des outils de gestion de versions tels que GitHub.
- Connaissance des approches de Machine Learning et des bonnes pratiques de reproductibilité des analyses de données.
- Excellentes capacités d'analyse, esprit critique et aptitude à résoudre des problématiques complexes à partir des données.
- Excellentes compétences en communication écrite et orale en anglais, avec la capacité à évoluer dans un environnement international et collaboratif.
Éligible à un stage à partir de janvier 2027.
Lieu : Marcy l'Étoile, France.
La gratification mensuelle pour un stagiaire est attribuée dès un mois de présence.
Le montant de la gratification dépend du niveau de formation de l’étudiant et est supérieure au minimum légal.
Les + :
• Restaurant d’entreprise avec participation de l’employeur.
• Remboursement de 100 % de l’abonnement de transports en commun ou indemnité de transport.
• Conciergerie sur les sites de Craponne, Marcy et La Balme.
bioMérieux s'engage à éviter toute discrimination et à traiter tous les candidats de manière équitable sans distinction d'origine, de sexe, d'âge, de caractéristiques physiques, d'origine sociale, de handicap, d'appartenance syndicale, de religion, de situation familiale, de grossesse, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'expression de genre ou de tout autre critère illégal selon la loi applicable.
*F/H/D : Femme/Homme/Diversité : bioMérieux s'engage à promouvoir l'égalité des chances en matière d’emploi.