en Développement Logiciel pour le Référentiel de Séquences Génétiques Genref H/F

Rejoignez notre équipe à la Direction de l’expertise (DIREX), et participez activement au projet GenRef, un projet stratégique, ambitieux et transversal financé par l’OFB et coordonné par le MNHN, visant à mettre en place un référentiel technique national et public destiné à rendre accessible des séquences génétiques de référence des espèces en France et en Outre-mer. Ce référentiel représente un outil stratégique pour la recherche, l’étude de la biodiversité et aux politiques publiques de conservation.

Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire hébergée au sein de l’UAR DOHNÉE, une unité d’appui à la recherche sous tutelle du CNRS et du Muséum national d’Histoire naturelle. GenRef sera interopérable avec le référentiel taxonomique national TaxRef, les grandes bases de données internationales (GenBank, BOLD, ENA, UNITE) et le Système d’Information sur la Biodiversité (SINP / naturefrance.fr)., Au sein de l’équipe « GenRef», sous la responsabilité de la cheffe de projet responsable de la coordination scientifique du référentiel, vous contribuerez au développement, au déploiement et à l’interopérabilité des infrastructures techniques et des outils associés au référentiel national de séquences génétiques GenRef.

Le projet entre actuellement dans une première phase de déploiement visant à établir une version fonctionnelle, interopérable et évolutive du référentiel, afin de poser les bases techniques et méthodologiques de son développement futur. Dans ce cadre le/la personne recrutée participera à la consolidation, à l’intégration et à la mise en service des différentes briques techniques déjà préfigurées dans le cadre du projet.

À la prise de poste, plusieurs briques structurantes de GenRef auront déjà été préfigurées ou développées, à différents niveaux de maturité, dans le cadre de la phase de conception du projet :

• Un schéma de base de données PostgreSQL consolidé avec l’appui d’un expert en architecture de bases de données ;
• Un ensemble de scripts permettant l’acquisition automatisée de données depuis les principales sources ciblées, notamment GenBank, BOLD, ENA et UNITE, à consolider et à intégrer dans des pipelines opérationnels ;
• Une première version des scripts de filtrage, de calcul des indices GenRef et de classification de données, à intégrer dans le system ;
• De premiers besoins fonctionnels identifiés pour les interfaces de consultation, d’exploration et de validation experte des données, qui resteront à préciser et à traduire en solutions techniques ;
• Une preuve de concept d’interopérabilité avec TAXREF développée avec les équipes de l’UAR PatriNat, destinée à servir de base à la mise en oeuvre de cette connexion.
• La mission consistera à reprendre, consolider et intégrer ces différentes briques afin de les transformer en une application fonctionnelle, robuste et évolutive, utilisable par les différents profils d’utilisateurs de GenRef.

Compétences techniquesMaîtrise des bases de données relationnelles, en particulier PostgreSQLMaîtrise en développement Python (et/ou R) pour le traitement et l’intégration de données à grande échelleMaitrise en développement web, de l’interaction frontend-backend et du développement d’API REST.Solides connaissances en génie logiciel : tests unitaires et fonctionnels, documentation de code, gestion de versions (Git/GitLab/GitHub), et pratiques d’intégration et de livraison continues, notamment avec GitLab CI/CD.Maîtrise des environnements Linux et des outils de conteneurisation (Docker ou équivalent)Expérience des workflows automatisés et des pipelines de traitement de données.Bonne maîtrise de l’anglais technique, à l’écrit comme à l’oral.Compétences appréciéesBonne connaissance des APIs et formats de donnés des bases de données génomiques internationales (GenBank/NCBI, BOLD, ENA, UNITE)Connaissance des standards de données en biodiversité (Darwin Core, EML, ABCD) et des principes FAIRExpérience préalable dans le cadre de projets liées aux données scientifiques, à la bio-informatique ou à la biodiversité sera un atout.Compétences transversalesAutonomie, rigueur et capacité à travailler dans un environnement pluridisciplinaire et institutionnel.Capacité à assurer la coordination technique avec de multiples partenaires institutionnels (UAR PatriNat, UAR DOHNÉE, équipe SI du MNHN) et à assurer l’interface entre ces partenaires.Bonne compréhension de l’architecture des systèmes d’information et capacité à proposer des solutions stables, évolutives et bien intégrées à l’environnement technique existant.Excellentes capacités de documentation, d’organisation et de communication technique.Intérêt marqué pour la biologie et la biodiversité ; compréhension du contexte taxonomique et/ou génomique est appréciée.

Bienvenue chez Muséum National d’Histoire Naturelle (MNHN)

Rejoignez notre équipe à la Direction de l’expertise (DIREX), et participez activement au projet GenRef, un projet stratégique, ambitieux et transversal financé par l’OFB et coordonné par le MNHN, visant à mettre en place un référentiel technique national et public destiné à rendre accessible des séquences génétiques de référence des espèces en France et en Outre-mer. Ce référentiel représente un outil stratégique pour la recherche, l’étude de la biodiversité et aux politiques publiques de conservation.Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire hébergée au sein de l’UAR DOHNÉE, une unité d’appui à la recherche sous tutelle du CNRS et du Muséum national d’Histoire naturelle. GenRef sera interopérable avec le référentiel taxonomique national TaxRef, les grandes bases de données internationales (GenBank, BOLD, ENA, UNITE) et le Système d’Information sur la Biodiversité (SINP / naturefrance.fr)., * Maîtrise des bases de données relationnelles, en particulier PostgreSQL

• Maîtrise en développement Python (et/ou R) pour le traitement et l’intégration de données à grande échelle
• Maitrise en développement web, de l’interaction frontend-backend et du développement d’API REST.
• Solides connaissances en génie logiciel : tests unitaires et fonctionnels, documentation de code, gestion de versions (Git/GitLab/GitHub), et pratiques d’intégration et de livraison continues, notamment avec GitLab CI/CD.
• Maîtrise des environnements Linux et des outils de conteneurisation (Docker ou équivalent)
• Expérience des workflows automatisés et des pipelines de traitement de données.
• Bonne maîtrise de l’anglais technique, à l’écrit comme à l’oral.

Compétences appréciées

• Bonne connaissance des APIs et formats de donnés des bases de données génomiques internationales (GenBank/NCBI, BOLD, ENA, UNITE)
• Connaissance des standards de données en biodiversité (Darwin Core, EML, ABCD) et des principes FAIR
• Expérience préalable dans le cadre de projets liées aux données scientifiques, à la bio-informatique ou à la biodiversité sera un atout.

Compétences transversales

• Autonomie, rigueur et capacité à travailler dans un environnement pluridisciplinaire et institutionnel.
• Capacité à assurer la coordination technique avec de multiples partenaires institutionnels (UAR PatriNat, UAR DOHNÉE, équipe SI du MNHN) et à assurer l’interface entre ces partenaires.
• Bonne compréhension de l’architecture des systèmes d’information et capacité à proposer des solutions stables, évolutives et bien intégrées à l’environnement technique existant.
• Excellentes capacités de documentation, d’organisation et de communication technique.
• Intérêt marqué pour la biologie et la biodiversité ; compréhension du contexte taxonomique et/ou génomique est appréciée., Anglais technique Outils de conteneurisation API Linux Gestion des données Git Création d’une base documentaire Python Autonomie Base de données relationnelle Architecture de système PostgreSQL API REST Génie logiciel Docker