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# Scientist Bioinformatique & Génomique H/F

- **Company:** Groupe Limagrain
- **Location:** Chappes, France (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Bioinformatics, Cloud Computing, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Tensorflow, Scientific Computating, Pytorch, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Google Vertex AI, Deep Learning, Git, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker, Databricks
- **Published:** November 13, 2026
- **Apply:** https://candidat.francetravail.fr/offres/recherche/detail/8655090

## About the Role

* Master ou Doctorat en Bioinformatique, IA, Data Science, Génomique computationnelle ou Biologie des systèmes
 * Expérience en IA appliquée aux sciences du vivant
 * Solides connaissances en génomique, transcriptomique et analyse de données biologiques
 * Maîtrise de Python, PyTorch/TensorFlow, Docker et des outils MLOps modernes
 * Expérience des environnements Cloud et/ou HPC
 * Curiosité scientifique, esprit d'innovation et volonté de transformer la recherche grâce à l'IA, Parce que vous aurez l'opportunité de travailler à l'intersection de l'IA de pointe et de la biologie, dans un environnement où les défis scientifiques sont réels, les volumes de données massifs et l'impact concret sur l'innovation agricole mondiale.

## Description

Au coeur de notre transformation Data & AI, vous contribuerez à construire un écosystème scientifique AI-ready permettant d'accélérer la découverte de nouvelles connaissances à partir de données biologiques et génomiques.
Vous travaillerez au sein de l'équipe Bioinformatique en étroite collaboration avec un Data engineer et un Data Product owner, ainsi qu'avec les équipes Data & AI et d'Informatique Scientifique.

 * Développer et évaluer des modèles de Machine Learning, Deep Learning et Foundation Models appliqués aux données omiques
 * Concevoir des solutions IA pour l'analyse de séquences, la priorisation de gènes, l'annotation fonctionnelle et l'intégration multimodale de données biologiques
 * Définir les standards de gouvernance, qualité et structuration des données biologiques
 * Mettre en place des pipelines MLOps robustes et reproductibles
 * Participer à la définition des futures infrastructures de calcul (GPU, Cloud, HPC) nécessaires aux usages IA à grande échelle

Stack & technologies

 * AI & Data Science
Machine Learning Deep Learning LLMs RAG Explainable AI

 * Bioinformatique
Génomique Variants Transcriptomique Annotation fonctionnelle

 * Infrastructure & MLOps
GCP Vertex AI Kubernetes MLflow CI/CD Databricks

 * Développement
Python PyTorch TensorFlow Nextflow Docker Git