Data Scientist Recherche en Biologiques

Description de l'entreprise

Chez Syngenta Crop Protection, nous sommes pionniers dans les solutions qui garantissent la sécurité alimentaire mondiale tout en promouvant une agriculture durable. En tant que leader mondial basé en Suisse, nous donnons aux agriculteurs les moyens d'utiliser des technologies innovantes de protection des cultures qui défendent contre les défis les plus difficiles de la nature. Nous unissons la science avancée aux solutions numériques pour développer une protection intelligente des cultures qui maximise les rendements tout en minimisant l'impact environnemental. Rejoignez notre mission de révolutionner la protection des plantes de la graine à la récolte.

Description du poste

Chez Syngenta, notre objectif est de construire l'équipe la plus collaborative et digne de confiance dans l'agriculture, en fournissant des semences de haute qualité et des solutions innovantes de protection des cultures qui améliorent le succès des agriculteurs. Pour soutenir cette mission, le groupe Digital & Data Science de Syngenta en Recherche Biologiques recherche un Data Scientist à St. Johann – Bâle (Suisse) ou Jealott’s Hill (Royaume-Uni). Ce rôle soutiendra la livraison de données 'omiques, phénotypiques et environnementales pour identifier des motifs dans la performance des produits et faire des prédictions. Vous analyserez et interpréterez des expériences scientifiques en utilisant des compétences analytiques et des approches d'apprentissage automatique, guidant la sélection, l'optimisation et le développement de nouvelles solutions biologiques.

La recherche en biologiques découvre, caractérise, optimise et produit de nouveaux biologiques dérivés de la nature—microbes, extraits ou molécules naturellement présents qui protègent les plantes contre les ravageurs et maladies ou améliorent la santé des plantes et du sol. Dans ce rôle, vous travaillerez avec Syngenta.

• Apprendre et comprendre le paysage des données biologiques, les attributs clés des données et les capacités expérimentales pour identifier des opportunités permettant de faciliter et d'améliorer la science grâce au déploiement de méthodes analytiques et d'approches multi-omiques.
• Évaluer et développer de nouveaux outils d'analyse de données, valider les résultats en utilisant une approche d'essai et d'itération, et communiquer efficacement les résultats aux publics techniques et non techniques.
• Organiser de grands ensembles de données omiques pour la découverte de biomarqueurs, de modes d'action et de traits, tout en identifiant les besoins en données et en fournissant des recommandations aux scientifiques pour assurer la quantité et l'intégrité des données pour les analyses.
• Façonner la stratégie d'analyse des données biologiques et travailler en collaboration pour livrer et déployer de nouvelles approches, partager les apprentissages et stimuler l'innovation en science numérique et des données, y compris la prospective technologique.
• Travailler avec l'informatique R&D et les développeurs de logiciels pour améliorer les applications de déploiement de modèles prédictifs adaptées aux besoins des parties prenantes, et soutenir les utilisateurs métier avec des initiatives de gestion du changement pour gérer les données plus efficacement.

Qualifications

Qualifications requises : 

• Master ou doctorat en Data Science, Statistiques, Apprentissage Automatique, Biologie Computationnelle, Bioinformatique ou domaine connexe avec expérience en sciences naturelles (par exemple, biologie chimique, écologie, sciences de l'environnement).
• Plus de 3 ans d'expérience dans l'application de l'apprentissage automatique à des ensembles de données biologiques, biochimiques, environnementales ou agricoles complexes.
• Bonne compréhension des données biologiques expérimentales, des types de données et des méthodes d'analyse appropriées, y compris les statistiques multivariées.
• Maîtrise avancée de Python et/ou R, des environnements UNIX/Linux et des frameworks d'apprentissage automatique.
• Capacité avérée à gérer de grands ensembles de données et à utiliser des packages d'analyse de données pour l'analyse des données 'omiques et la visualisation des données.

Qualifications souhaitées : 

• Capacité démontrée à inspirer et collaborer avec les autres pour atteindre l'excellence dans le travail scientifique.
• Forte passion pour l'innovation et la résolution de problèmes avec la capacité de travailler efficacement dans un environnement dynamique et rapide.
• Expérience de travail interfonctionnel avec l'informatique, les développeurs de logiciels et les parties prenantes métier pour déployer des solutions de science des données.

Informations supplémentaires

Ce que nous offrons
Nous offrons une variété d'avantages financiers et non financiers incluant :
• Un poste qui contribue à un travail précieux et impactant dans un environnement stimulant et international 
• L'opportunité de faire une différence pour la sécurité des procédés, tant au sein des opérations mondiales de Syngenta, que dans la définition de la législation et de la culture de sécurité à l'échelle mondiale
• Un environnement de travail exceptionnel avec une culture ouverte et une main-d'œuvre diversifiée où les nouvelles idées sont toujours les bienvenues
• L'opportunité de travailler avec et d'apprendre auprès d'employés hautement qualifiés et expérimentés et d'acquérir l'excellence scientifique et technique
• Une culture d'apprentissage (Together we Grow) et un large éventail d'options de formation
• Vous bénéficierez d'un plan de retraite compétitif, d'horaires flexibles, d'un système de bonus attractif, d'un médecin sur site, d'une salle de sport, d'une cantine et d'autres avantages (initiatives favorables à la famille, allocations pour enfants et famille…)
 
Veuillez envoyer votre candidature complète avec CV, diplômes et certificats de travail (le cas échéant).
Syngenta est un employeur garantissant l'égalité des chances et ne pratique aucune discrimination lors du recrutement, de l'embauche, de la formation, de la promotion ou de toute autre pratique d'emploi pour des raisons de race, couleur, religion, sexe, origine nationale, âge, orientation sexuelle, statut marital ou de vétéran, handicap ou tout autre statut légalement protégé. 
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