Universitätsspital Zürich
Zürich
Data scientist en pathologie moléculaire diagnostique 80-100%
- 29 juillet 2026
- 80 – 100%
- Durée indéterminée
- anglais (Intermédiaire)
- 8091 Zürich
À propos de cette offre
L’unité de Pathologie Moléculaire au Département de Pathologie et Pathologie Moléculaire de l’Hôpital Universitaire de Zurich est une unité de premier plan pour les développements en médecine de précision, incluant la génomique tumorale et l’intégration de données multi-omiques. Les analyses diagnostiques comprennent de nombreuses méthodes omiques modernes et des technologies de pointe : séquençage du génome entier, séquençage RNA en masse, puce de méthylation, pathologie numérique, séquençage en panel. Nos scientifiques analysent les données brutes de ces tests pour créer des rapports diagnostiques, développer de nouvelles méthodes et soutenir des projets de recherche.
Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein.
Qualifications préférées : expérience en génomique du cancer, immunogénomique, transcriptomique ou épigénétique, métagénomique, analyse d’images basée sur l’IA, gestion des données / rapports structurés, multi-omiques intégratives, ou travail en environnement clinique/médical
Das Universitätsspital Zürich ist eines der grössten Spitäler in der Schweiz. Unsere über 8'600 Mitarbeitenden und rund 700 Auszubildende setzen sich täglich für das Wohl unserer Patient:innen ein.
Data scientist en pathologie moléculaire diagnostique 80-100%
immédiatement ou selon accord, limité à 1 an, avec pour objectif une prolongation
Vos principales tâches
- Analyse indépendante, contrôle qualité et interprétation des données NGS et multi-omiques en contexte diagnostique
- Développement, validation et mise en œuvre de pipelines bioinformatiques pour le diagnostic moléculaire de routine
- Analyses immunogénomiques avec interprétation cliniquement pertinente
- Application de méthodes d’apprentissage automatique / IA aux données omiques, avec un accent sur la robustesse et l’interprétabilité
- Transfert de nouvelles méthodes vers le diagnostic de routine, incluant documentation et validation
- Préparation de rapports cliniques en collaboration avec des pathologistes et biologistes moléculaires
- Soutien à la formation du personnel médical et de laboratoire à l’interprétation des données et aux workflows bioinformatiques
Votre profil
- MSc ou PhD en bioinformatique, biologie computationnelle, informatique médicale ou domaine connexe
- Expérience solide en analyse de données NGS/omiques en contexte appliqué
- Maîtrise de Python et/ou R (Bioconductor)
- Bonne compréhension de la biologie moléculaire et de la génétique, avec capacité à interpréter les données dans un contexte biologique et clinique
- Solide compréhension des statistiques et de l’apprentissage automatique
- Expérience avec les systèmes de gestion de workflows (Nextflow, Snakemake) et la conteneurisation (Docker/Singularity)
- Excellentes compétences analytiques, communicationnelles et rédactionnelles
- Anglais requis, l’allemand est un avantage
Qualifications préférées : expérience en génomique du cancer, immunogénomique, transcriptomique ou épigénétique, métagénomique, analyse d’images basée sur l’IA, gestion des données / rapports structurés, multi-omiques intégratives, ou travail en environnement clinique/médical
Nos avantages
Nous proposons un poste interdisciplinaire reliant l’interprétation et le reporting des big data diagnostiques moléculaires à la science clinique au Département de Pathologie et Pathologie Moléculaire de l’Hôpital Universitaire de Zurich, dans un cadre collaboratif solide incluant des experts d’autres institutions suisses de premier plan. À Zurich, vous évoluerez dans un environnement scientifique et académique dynamique, ouvert et motivant. Nous bénéficions de financements intra- et extramuraux et participons à plusieurs collaborations nationales et internationales de grande visibilité.
Universitätsspital Zürich
8091 Zürich
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