Intitulé du profil : Programmation et bioinformatique, Sciences des données et méthodes d'IA pour les sciences du vivant, modélisation moléculaire
Corps : ☒ MC ☐ PR Section CNU : 64
Numéro du support : 260135/0542
Article de publication : recrutement au titre du 1° du I de l'article 26 du décret n°84-431 du 6 juin 1984 modifié
Date de prise de fonction : 01/09/2026
Composante de rattachement : École supérieure de biotechnologie de Strasbourg
Nom du directeur : M. Dominique BAGNARD
Unité de recherche : Biotechnologie et signalisation cellulaire (BSC) - UMR 7242
Nom du directeur : M. Guy ZUBER
Ou
Unité de recherche :Institut de génétique et de Biologie Moléculaire et cellulaire (IGBMC) - UMR 7104
Nom du directeur : M. Patrick SCHULTZ
Ou
Unité de recherche :Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Icube) - UMR 7357
Nom du directeur : M. Fabrice HEITZ
Descriptif Enseignement :
Intitulé du profil Enseignement : Programmation et bioinformatique, Sciences des données et méthodes d'IA pour les sciences du vivant, modélisation moléculaire
La personne candidate recrutée assurera des enseignements en programmation scientifique appliquée aux sciences du vivant, incluant notamment les langages Python et R. Elle interviendra dans les enseignements de sciences des données et de méthodes d’intelligence artificielle pour les biotechnologies, couvrant des approches telles que le machine learning, le deep learning et les méthodes d’intelligence artificielle génératives appliquées aux données biologiques. Elle interviendra dans les enseignements de bioinformatique, génomique, modélisation moléculaire.
Les enseignements concerneront les différents niveaux du cursus de l’ESBS (cycle ingénieur/master), sous forme de cours, travaux dirigés, travaux pratiques et projets. Une capacité à enseigner en anglais est requise.
Langue d’enseignement : anglais
Nom & coordonnées de la personne à contacter pour tout renseignement complémentaire : Y. Nominé yves.nomine@unistra.fr
Descriptif Recherche :
Intitulé du profil Recherche : Bioinformatique, biotechnologie in silico, intelligence artificielle, Biomédicaments et biomarqueurs
La personne candidate développera une activité de recherche autonome, s’inscrivant dans des projets collaboratifs et interdisciplinaires, avec une production scientifique de niveau international. L’insertion recherche se fera, selon le profil de la personne candidate retenue, au sein de l’une des trois unités suivantes : ICube (CNRS UMR 7357), IGBMC (CNRS UMR 7104 – Inserm U 1258) ou BSC (UMR 7242).
Les activités de recherche porteront soit sur le développement d’approches de bioinformatique et d’intelligence artificielle, soit sur le développement et l’application de méthodes d’ingénierie prédicitve des protéines s’appuyant sur la modélisation moléculaire et l’IA.
Unité ICUBE : La personne recrutée rejoindra l’équipe Complex Systems and Translational Bioinformatics d’ICUBE. Ce poste renforcera les recherches visant à explorer des questions biologiques complexes et à développer des applications translationnelles. Il comportera l’intégration et l’analyse de données multi-omiques en s’appuyant sur des techniques d’apprentissage profond et/ou les approches de raisonnement sémantique/symbolique.
Unité IGBMC : La personne recrutée rejoindra l’équipe « Chemical Biophysics of transcriptional signalling » de l’IGBMC. Le poste renforcera les projets les plus récents de l’équipe en ingénierie prédictive des protéines, en particulier ceux développés avec l’unité BSC.
Unité BSC : La personne recrutée rejoindra l’une des équipes développant les orientations stratégiques de recherche du gène au médicament. La personne recrutée renforcera les travaux en apportant une dimension de modélisation moléculaire et IA appliquées au drug discovery/design complémentaires aux approches déjà en place.
Nom & coordonnées de la personne à contacter pour tout renseignement complémentaire : Yves Nominé yves.nomine@unistra.fr
Compétences attendues :
La personne candidate devra disposer de compétences solides en informatique/programmation, bioinformatique et/ou modélisation moléculaire appliquées aux sciences du vivant et des compétences en méthodes d’intelligence artificielle. Une capacité à s’intégrer dans un environnement pluridisciplinaire associant biologie, informatique et ingénierie est attendue, ainsi qu’une implication dans la vie collective et pédagogique de l’établissement.
Mise en situation professionnelle :
Le recrutement sur ce poste fait l’objet d’une mise en situation professionnelle : OUI
Descriptif de la mise en situation professionnelle :
Les candidats retenus feront l’objet d’une audition en deux temps comportant i) une présentation du parcours et du projet d’enseignement et recherche proposé (15 minutes maximum suivie de 15 minutes de questions) ii) Une leçon sur un thème imposé avec production d’un support de type diaporama ou autre (durée 15 minutes, en anglais) dont le sujet exact sera communiqué en amont de l’audition.La mise en situation aura lieu uniquement devant les membres du comité de sélection et sera suivie de 15 minutes de question.
Présentation de la composante :
L’ESBS, École supérieure de biotechnologie de Strasbourg, est une école d’ingénieur interne à l’université de Strasbourg. Dotée d’un programme d’enseignement trinational avec L’Allemagne (Freiburg) et la Suisse (Basel) accrédité par la CTI et certifié ISO9001. L’école prône des valeurs humaniste, scientifique et technique pour un monde durable et mieux partagé. Son offre de formation est enrichie par un diplôme d’ingénieur en Chimie-Biotechnologie en partenariat avec l’ECPM, Un Master en Biotechnologie décliné en quatre parcours (Biologie Synthétique, Analyse à haut débit, Conception et production de Biomédicaments et Sciences de la donnée) ainsi que deux diplômes d’université (Ingénierie Éco-Responsable, Recherche et Innovation Thérapeutique). L’équipe pédagogique compte une vingtaine d’enseignant.e.s-cherch.eur.euse.s permanents et bénéficie d’un support administratif d’une dizaine de collaborateurs. L’ESBS héberge une unité mixte de Recherche Université de Strasbourg CNRS UMR7242 Biotechnologie et signalisation Cellulaire, une équipe de recherche labellisée par l’INSERM ERL1321 Biothérapie Peptidique et une Unité d’Appui et de Recherche UAR3286 Plateforme de chimie biologique intégrative de Strasbourg (PCBIS). L’ESBS est insérée dans l’ensemble de l’écosystème de recherche de l’Université de Strasbourg, reconnue internationalement dans le domaine des sciences du Vivant, ce qui offre des opportunités exceptionnelles pour des collaborations interdisciplinaires.
Date et heure limites de dépôt en ligne des candidatures : 03.04.2026 à 16h (heure de Paris)
Il est impératif de respecter les modalités de constitution du dossier définies par l’arrêté du 7 février 2025 modifiant l’arrêté de 6 février 2023. Aucune pièce complémentaire ne pourra être acceptée après la date de clôture du dépôt des dossiers de candidature. Tout dossier INCOMPLET sera DECLARE IRRECEVABLE. Les documents administratifs en langue étrangère doivent être impérativement traduits en français (rapport de soutenance y compris). Nous vous encourageons à déposer votre dossier de candidature dès l'ouverture de la campagne, si nécessaire vous pourrez modifier votre dossier de candidature avant la date de clôture.
En cas de difficulté administrative, vous pouvez contacter le Bureau de recrutement des personnels enseignants de la DRH (drh-recrut-ens@unistra.fr).
Informations portail européen EURAXESS :
Job profile : Associate Professor in data science and artificial intelligence for life sciences. Teaching programming (Python, R) and AI applied to biology. Research in bioinformatics, molecular modeling and predictive protein engineering.
Research fiels : Biochemistry and Molecular Biology, Bioinformatics, Computational Biology, Genomics, Modeling and Simulation of Living Systems
Teaching profile :
Teaching in scientific programming (Python, R), data science and artificial intelligence applied to life sciences. Involvement in lectures, tutorials, practical sessions and student projects, including supervision of projects. Teaching in English expected
Research profile :
Research activities in computational approaches for life sciences, including predictive protein engineering, in silico analysis, molecular modeling, structural bioinformatics and genomics. Integration within ICube, IGBMC or BSC depending on the candidate’s scientific profile.
Expected skills :
Strong skills in scientific programming, biological data analysis and artificial intelligence methods. Ability to conduct independent and collaborative research in a multidisciplinary environment and to contribute to teaching and academic service activities.