Post-doctorant-e - Fonds National
myScience
Veröffentlicht:
29 Januar 2025Pensum:
100%- Arbeitsort:Geneva
Post-doctorant-e - Fonds National
Published 28 January 2025 Workplace Geneva, Lake Geneva region, Switzerland CategoryComputer Science
Health
Position Health
Senior Scientist / Postdoc
Aide
Entité organisationnelle
Faculté de médecine
Section / Division
Section de médecine clinique
Fonction
Post-doctorant-e - Fonds National
Code fonction
PDOCFN
Classe maximum
14
Corps
Assistant - maître assistant
Taux d’activité
100%
Lieu de travail
CMU, 1 Rue Michel-Servet, 1206 Genève
Délai d’inscription
15-03-2025
Référence
6164
Pièce(s) jointe(s)
Afin de renforcer son équipe dynamique, l’Institut de médecine légale (COLEG) de la Faculté de Médecine de l’Université de Genève recherche un-e :
Ce projet interdisciplinaire, à l’interface de la recherche clinique et fondamentale, vise à améliorer le diagnostic des lésions cérébrales chez les nourrissons ayant subi un traumatisme crânien non accidentel (TCNA). TCNA, incluant le syndrome du bébé secoué (SBS), est l’une des formes les plus graves de traumatisme crânien (TC) chez les nourrissons de moins de deux ans. Il entraîne une morbidité et une mortalité plus élevées que les traumatismes accidentels chez les nourrissons, et un tiers des cas sont mal diagnostiqués lors de la première visite médicale. Actuellement, il n’existe pas de test de dépistage pour aider la pratique clinique standard à identifier les enfants souffrant d’hémorragie intracrânienne à risque de TCNA silencieux.
L’objectif principal du projet est de développer un outil clinique pour le dépistage précoce des TCNA chez les nourrissons grâce à l’identification protéomique d’un panel de marqueurs sériques accessibles, facilement détectables par test sanguin.
Dans ce projet, le/la candidat-e analysera une grande quantité de données omiques, développera des scripts de programmation pour différents cycles de développement logiciel. Il/elle devra créer une version préliminaire (ou complète) de logiciel pouvant être utile dans d’autres projets cliniques, et rendre le code accessible (par exemple via GitHub). Il/elle travaillera au sein d’une équipe de cliniciens et de scientifiques pour traduire ces données en formes préliminaires de tests cliniquement fiables pour le dépistage des TCNA. Le/la candidat-e travaillera de manière autonome et dirigera la partie computationnelle de ce projet pour soutenir l’investigation de ces questions cliniques spécifiques avec une équipe de personnes.
Nous attendons votre candidature en ligne, comprenant :
- Curriculum vitae (1-2 pages)
- Lettre de motivation (1 page)
- Une déclaration d’intérêt de recherche d’une demi-page liée au projet mentionné ci-dessus
- Copies du master et du doctorat
- Noms et coordonnées de deux références
Afin de respecter l’environnement et d’optimiser le traitement de votre candidature, celle-ci (curriculum vitae, lettre de motivation, copies des diplômes et certificats de travail, liste des publications) doit être soumise exclusivement en ligne en cliquant sur le bouton ci-dessous "Postuler maintenant".
Les dossiers papier ne sont pas acceptés.
In order to strengthen its dynamic team, the Institute of Forensic Medicine (COLEG) of the Faculty of Medicine of the University of Geneva is looking for a :
This interdisciplinary project, at the interface of clinical and fundamental research, aims to improve the diagnosis of brain lesions in infants who have suffered non-accidental head trauma (AHT). AHT, including Shaken Baby Syndrome (SBS), is one of the most serious forms of traumatic brain injury (TBI) in infants under the age of two. It causes higher morbidity and mortality than accidental trauma in infants, and a third of cases are misdiagnosed at the first medical visit. Currently, there is no screening test to help standard clinical practice identify children with intracranial haemorrhage at risk of silent AHT.
The main aim of the project is to develop a clinical tool for the early detection of AHT in infants through the proteomic identification of a panel of accessible serum markers that can be easily detected by blood test.
In this project, the candidate will analyse a large quantity of omics data and develop programming scripts for various software development cycles. He/she will have to create a preliminary (or complete) version of software that can be useful in other clinical projects, and make the code accessible (e.g. via GitHub). He/she will work as part of a team of clinicians and scientists to translate this data into preliminary forms of clinically reliable tests for AHT. The candidate will work independently and lead the computational part of this project to support the investigation of these specific clinical questions with a team.
We look forward to receiving your online application, including :
In order to respect the environment and optimise the processing of your application, it (curriculum vitae, covering letter, copies of diplomas and certificates of employment, list of publications) must be submitted exclusively online by clicking on the ’Apply now’ button below.
Paper applications will not be accepted.
L’Université de Genève offre des conditions d’engagement motivantes dans un cadre de travail stimulant. En nous rejoignant, vous aurez l’occasion de mettre en valeur vos compétences ainsi que votre personnalité et contribuer activement au rayonnement d’une Institution fondée en 1559.
Dans une perspective de parité, l’Université encourage les candidatures du sexe sous-représenté.
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Entité organisationnelle
Faculté de médecine
Section / Division
Section de médecine clinique
Fonction
Post-doctorant-e - Fonds National
Code fonction
PDOCFN
Classe maximum
14
Corps
Assistant - maître assistant
Taux d’activité
100%
Lieu de travail
CMU, 1 Rue Michel-Servet, 1206 Genève
Délai d’inscription
15-03-2025
Référence
6164
Pièce(s) jointe(s)
- Cahier des charges - MEDLEG Académique_Post- Doctorant.eV2FNS.pdf
(PDF , 225,98kb)
Description du poste
La Faculté de médecine de l’Université de Genève bénéficie d’une dynamique multiculturelle enrichissante à laquelle elle contribue par son rayonnement dans le cadre des mandats qu’elle s’est donnés : l’enseignement, la recherche et son partenariat avec les Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG).Afin de renforcer son équipe dynamique, l’Institut de médecine légale (COLEG) de la Faculté de Médecine de l’Université de Genève recherche un-e :
Assistant-e post doctorant-e à 100%
Pour son projet FNS - Identification de biomarqueurs protéiques sanguins chez les nourrissons victimes de traumatismes crâniens non accidentels (TCNA).Ce projet interdisciplinaire, à l’interface de la recherche clinique et fondamentale, vise à améliorer le diagnostic des lésions cérébrales chez les nourrissons ayant subi un traumatisme crânien non accidentel (TCNA). TCNA, incluant le syndrome du bébé secoué (SBS), est l’une des formes les plus graves de traumatisme crânien (TC) chez les nourrissons de moins de deux ans. Il entraîne une morbidité et une mortalité plus élevées que les traumatismes accidentels chez les nourrissons, et un tiers des cas sont mal diagnostiqués lors de la première visite médicale. Actuellement, il n’existe pas de test de dépistage pour aider la pratique clinique standard à identifier les enfants souffrant d’hémorragie intracrânienne à risque de TCNA silencieux.
L’objectif principal du projet est de développer un outil clinique pour le dépistage précoce des TCNA chez les nourrissons grâce à l’identification protéomique d’un panel de marqueurs sériques accessibles, facilement détectables par test sanguin.
Dans ce projet, le/la candidat-e analysera une grande quantité de données omiques, développera des scripts de programmation pour différents cycles de développement logiciel. Il/elle devra créer une version préliminaire (ou complète) de logiciel pouvant être utile dans d’autres projets cliniques, et rendre le code accessible (par exemple via GitHub). Il/elle travaillera au sein d’une équipe de cliniciens et de scientifiques pour traduire ces données en formes préliminaires de tests cliniquement fiables pour le dépistage des TCNA. Le/la candidat-e travaillera de manière autonome et dirigera la partie computationnelle de ce projet pour soutenir l’investigation de ces questions cliniques spécifiques avec une équipe de personnes.
Titre et compétences exigés
- Nous recherchons un-e bioinformaticien-ne avec une solide expérience en analyse de données et de très bonnes compétences en programmation, axées sur les approches d’apprentissage automatique (machine learning (ML)). Un doctorat en bioinformatique, statistiques, informatique, physique, mathématiques, biologie computationnelle ou dans un domaine STEM apparenté est requis
- Solide expérience sous Linux
- Maîtrise de Python et des modules liés à l’apprentissage automatique (jupyter, scikit-learn, pandas, numpy, etc.), toute connaissance du langage de programmation R est un plus.
- Connaissance open-source logicielles d’apprentissage automatique (TensorFlow, Keras, etc.)
- Intérêt pour le développement d’outils d’analyse des données omiques et de logiciels
- Compétences en anglais requises, compétences en français un plus
- Connaissance de Docker ou du traitement de données cliniques un plus
- Connaissances de base en neurosciences, traumatisme crânien un plus
- Capacité à travailler de manière autonome au sein d’une équipe pluridisciplinaire
- Esprit d’équipe et initiative, capacité à travailler de manière indépendante
- Excellentes compétences en communication et rédaction en anglais
- Bonnes compétences en communication en français
Entrée en fonction
1er août 2025Contact
Pour de plus amples informations sur le poste, vous pouvez contacter : tony.fracasso@ hug.ch ou tatjana.sajic@ unige.chNous attendons votre candidature en ligne, comprenant :
- Curriculum vitae (1-2 pages)
- Lettre de motivation (1 page)
- Une déclaration d’intérêt de recherche d’une demi-page liée au projet mentionné ci-dessus
- Copies du master et du doctorat
- Noms et coordonnées de deux références
Afin de respecter l’environnement et d’optimiser le traitement de votre candidature, celle-ci (curriculum vitae, lettre de motivation, copies des diplômes et certificats de travail, liste des publications) doit être soumise exclusivement en ligne en cliquant sur le bouton ci-dessous "Postuler maintenant".
Les dossiers papier ne sont pas acceptés.
Informations complémentaires
Contrat de droit privé à durée déterminée (12 mois), renouvelable.Job description
The Faculty of Medicine at the University of Geneva benefits from an enriching multicultural environment, to which it contributes through the mandates it has set itself: teaching, research and its partnership with the University Hospitals of Geneva (HUG).In order to strengthen its dynamic team, the Institute of Forensic Medicine (COLEG) of the Faculty of Medicine of the University of Geneva is looking for a :
100% post-doctoral assistant
For its SNSF project - Identification of blood protein biomarkers in infants with non-accidental head injury (AHT).This interdisciplinary project, at the interface of clinical and fundamental research, aims to improve the diagnosis of brain lesions in infants who have suffered non-accidental head trauma (AHT). AHT, including Shaken Baby Syndrome (SBS), is one of the most serious forms of traumatic brain injury (TBI) in infants under the age of two. It causes higher morbidity and mortality than accidental trauma in infants, and a third of cases are misdiagnosed at the first medical visit. Currently, there is no screening test to help standard clinical practice identify children with intracranial haemorrhage at risk of silent AHT.
The main aim of the project is to develop a clinical tool for the early detection of AHT in infants through the proteomic identification of a panel of accessible serum markers that can be easily detected by blood test.
In this project, the candidate will analyse a large quantity of omics data and develop programming scripts for various software development cycles. He/she will have to create a preliminary (or complete) version of software that can be useful in other clinical projects, and make the code accessible (e.g. via GitHub). He/she will work as part of a team of clinicians and scientists to translate this data into preliminary forms of clinically reliable tests for AHT. The candidate will work independently and lead the computational part of this project to support the investigation of these specific clinical questions with a team.
Qualifications required
- We are looking for a bioinformatician with solid experience in data analysis and very good programming skills, focusing on machine learning (ML) approaches. A PhD in bioinformatics, statistics, computer science, physics, mathematics, computational biology or a related STEM field is required.
- Solid experience with Linux
- Proficiency in Python and machine learning-related modules (jupyter, scikit-learn, pandas, numpy, etc.), any knowledge of the R programming language is a plus
- Knowledge of open-source machine learning software (TensorFlow, Keras, etc.)
- Interest in the development of omics data analysis tools and software
- English language skills required, French language skills a plus
- Knowledge of Docker or clinical data processing a plus
- Basic knowledge of neuroscience, head injury a plus
- Ability to work independently as part of a multidisciplinary team
- Team spirit and initiative, ability to work independently
- Excellent communication and writing skills in English
- Good communication skills in French
Start date
1st of August 2025Contact
For more information about the position, please contact: tony.fracasso@ hug.ch or tatjana.sajic@ unige.chWe look forward to receiving your online application, including :
- Curriculum vitae (1-2 pages)
- Covering letter (1 page)
- A half-page declaration of research interest related to the above-mentioned project
- Copies of master’s and doctoral degrees
- Names and contact details of two references
In order to respect the environment and optimise the processing of your application, it (curriculum vitae, covering letter, copies of diplomas and certificates of employment, list of publications) must be submitted exclusively online by clicking on the ’Apply now’ button below.
Paper applications will not be accepted.
Additional information
Private law fixed-term contract (12 months), renewable.L’Université de Genève offre des conditions d’engagement motivantes dans un cadre de travail stimulant. En nous rejoignant, vous aurez l’occasion de mettre en valeur vos compétences ainsi que votre personnalité et contribuer activement au rayonnement d’une Institution fondée en 1559.
Dans une perspective de parité, l’Université encourage les candidatures du sexe sous-représenté.
Postuler / Apply now
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In your application, please refer to myScience.ch and referenceJobID66417.