Nantes Université est un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche qui propose un modèle d’université inédit en France unissant une université, un hôpital universitaire (CHU de Nantes), un institut de recherche technologique (IRT Jules Verne), un organisme national de recherche (Inserm) ainsi que Centrale Nantes, l’école des Beaux-Arts Nantes Saint-Nazaire et l’École Nationale Supérieure d’Architecture de Nantes.
La personne recrutée en tant que Data manager aura pour mission d’assurer la gestion, l’harmonisation et la valorisation des données multi-omiques issues des projets NeuroDINet/NeuroDIP afin de soutenir les recherches sur les maladies neuro-inflammatoires telles que la sclérose en plaques (SEP), la neuromyélite optique (NMOSD) et la maladie associée à l'anticorps MOG (MOGAD). Le/la Data Manager aura pour objectif de centraliser et structurer les données, garantir leur conformité réglementaire et éthique, créer une base de données harmonisée adaptée aux analyses multi-omiques et faciliter leurs exploitations scientifiques pour répondre aux enjeux de la médecine personnalisée. Les données proviendront de patients atteint de pathologies neuro-inflammatoires mais également de leurs familles de toute la France.
Activités principales :
· Structurer et centraliser les données
· Garantir la conformité réglementaire et éthique
· Collaborer à l’élaboration de pipelines d’analyse
· Mettre en place des stratégies de stockage et de sécurisation des données
· Valoriser les données pour les publications et la diffusion scientifique
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Versant : Fonction publique d’État
Type de recrutement : Catégorie A contractuel·le, CDD 2 ans (article L.332-2, 3 du CGFP)
• Formation et/ou qualification : Diplôme de niveau Bac+5 ou équivalent en bioinformatique, biostatistique, informatique appliquée à la recherche, ou disciplines connexes.
• Expériences antérieures bienvenues pour occuper le poste :
- Expérience (4/5 ans) dans le domaine du data management dans le secteur clinique / recherche
- Expérience pratique avec des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, REDCap ou équivalent) et des outils de bioinformatique (e.g., R, Python, …).
- Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires, incluant chercheurs, bioinformaticiens et cliniciens.