IMU Biosciences est une entreprise de biotechnologie basée à Londres qui développe des technologies d’immunologie à haute dimension pour la recherche clinique, le diagnostic et le développement de médicaments. Sa plateforme multiomique à haut débit analyse plus de 100 millions de points de données immunitaires à partir d’un échantillon de 2 ml de sang et distingue en temps réel environ 2 500 sous-populations de cellules immunitaires. L’ensemble de données immunitaires ainsi obtenu à l’échelle des populations soutient des applications telles que le dépistage prédictif avant une transplantation de cellules souches hématopoïétiques, l’évaluation du rejet lors de transplantations d’organes solides et l’identification de signatures immunitaires associées à la réponse au traitement et aux événements indésirables en immuno-oncologie. IMU Biosciences collabore avec des groupes de recherche clinique, des entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques ainsi que des partenaires du diagnostic afin de transformer le phénotypage immunitaire en outils cliniques et commerciaux concrets.
Ingénieur logiciel en bioinformatique – cytométrie en flux
Développez et maintenez des pipelines d’apprentissage automatique réglementés pour la cytométrie en flux chez IMU Biosciences. Le poste couvre l’annotation, le suivi des modèles, la reproductibilité et la conformité d’une plateforme de médecine de précision.
Description
- Exécuter des workflows automatisés d’annotation cellulaire sur de grands jeux de données de cytométrie.
- Produire des fichiers d’appartenance cellulaire, des tableaux de proportions de sous-populations cellulaires et des rapports automatisés signalant les valeurs aberrantes pour le contrôle qualité.
- Appliquer des ensembles verrouillés d’algorithmes automatisés de gating aux partitions de validation croisée et d’évaluation.
- Suivre et documenter les métriques d’exposition au gating pour chaque patient.
- Définir et verrouiller des modèles de référence ainsi que des critères de stabilité numérique pour les pipelines d’extraction de caractéristiques en cytométrie en flux.
- Tenir le registre formel du cycle de vie des modèles, notamment le versionnage, le gel et le verrouillage des ensembles de gating et des modèles prédictifs candidats.
- Réentraîner les modèles d’apprentissage automatique présélectionnés sur des cohortes plus importantes et geler les modèles finaux avant les évaluations cliniques en aveugle.
- Valider le code versionné, figer les spécifications des environnements Conda et Docker, et consigner les graines aléatoires ainsi que les hyperparamètres des modèles.
- Assurer la revue principale du code dans l’ensemble du pipeline informatique.
- Mettre en place des contrôles contre les fuites de données, vérifier l’intégrité des données et respecter les normes de programmation modulaire.
- Participer aux revues indépendantes des méthodes, aux audits de traçabilité et aux contrôles de conformité réglementaire.
- Travailler avec des ingénieurs en apprentissage automatique, des biostatisticiens et des scientifiques cliniciens.
- Rendre compte au responsable de la science des données.
Exigences
- Master ou doctorat en bioinformatique, statistiques, biologie computationnelle, informatique, bio-ingénierie ou discipline quantitative connexe.
- Au moins trois ans d’expérience professionnelle des données de cytométrie en flux à haut débit dans un environnement réglementé, universitaire ou biotechnologique.
- Maîtrise de Python et expérience de NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn et PyTorch.
- Expérience avérée des pratiques d’ingénierie logicielle, notamment Git, CI/CD, gestionnaires de workflows tels que Nextflow, verrouillage des environnements Docker et suivi des artefacts d’apprentissage automatique.
- Connaissance de la génération de caractéristiques en cytométrie en flux et de l’harmonisation des effets de lot.
- Connaissance des risques de fuite liés à la validation croisée dans la modélisation prédictive de données de cytométrie en flux à haute dimension.
- Droit existant de travailler au Royaume-Uni.
Avantages
- Salaire compétitif et programme de primes de l’entreprise.
- Régime de retraite.
- Assurance santé.
- Assurance vie.
- Garantie de revenu.
- Environnement de startup dynamique et collaboratif.
- Possibilités de développement et d’évolution professionnelle.