Mission Intérim Modélisateur Qsar - IA H/F - Ineris

L'Ineris (Institut national de l'environnement industriel et des risques) est un Établissement Public à caractère Industriel et Commercial (EPIC) et placé sous la tutelle du ministère chargé de l'environnement. Son effectif est de 580 collaborateurs environ dont les 2/3 sont des ingénieurs/docteurs, pour l'essentiel basés à Verneuil-en-Halatte (Oise). Le chiffre d'affaires est de 80M€. Le statut du personnel est de droit privé (convention collective de la chimie). Sa mission : Réaliser ou faire réaliser des études et des recherches permettant de prévenir les risques que les activités économiques font peser sur la santé, la sécurité des personnes et des biens ainsi que sur l'environnement. Travailler à l'Ineris, c'est l'opportunité de mettre en oeuvre et développer ses compétences dans le cadre des missions de recherche et d'expertise pour le compte des pouvoirs publics et des industriels. Ces missions intègrent excellence scientifique et technique, maîtrise de la gestion des coûts et des délais, et activités de laboratoire ou de terrain. L'Ineris dispose de moyens d'essais de pointe, souvent uniques en France voire en Europe.
Nos atouts :
A Verneuil en Halatte (site principal) : Environnement de travail privilégié sur un site boisé de 40 ha accessible en transports en commun, à 40mn au nord de Paris.
Une navette Ineris au départ de la gare de Creil assure gratuitement le trajet jusqu'à notre site en 10 minutes.
L'Ineris dispose de 30 000 m2 de laboratoires et halles d'essais avec des équipements multiples et à la pointe de la technologie.
Parking clos et surveillé
Restauration subventionnée (ou ticket restaurant pour sites hors Verneuil)
Transports publics remboursés partiellement
Bornes de recharge pour véhicules électriques
Possibilité de télétravail (selon le type de poste occupé)

L'Ineris assure des missions de recherche et d'appuis techniques auprès du Ministère en charge de l'Environnement et d'opérateurs privés. Dans ce cadre, l'Ineris cherche à identifier et quantifier les dangers et les risques pour la santé humaine et les écosystèmes de facteurs environnementaux liés à l'activité humaine, industrielle, agricole, technologique...

Au sein de la Direction Milieux et Impact sur le vivant, l'unité NAHE (Nouvelles approches et modèles pour la protection de la santé humaine et de l'environnement) rassemble une dizaine de membres (chercheurs, ingénieurs et doctorants). L'une de ses priorités est le développement d'outils mathématiques et de modèles intégratifs innovants en combinant des données expérimentales historiques et des nouvelles données, notamment, issues des nouvelles approches méthodologique (NAMs). L'unité NAHE élabore des modèles quantitatifs structure-activité (QSAR), des modèles toxicocinétiques basés sur la physiologie (PBPK) et des modèles AOP (Adverse Outcome Pathways) qualitatif et quantitatif.

Au sein de l'unité NAHE, vos missions seront les suivantes :

- Participation aux projets de modélisation, notamment ceux impliquant les modèles QSAR ;

- Participation à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le développement de modèles en (éco)-toxicologie et à l'analyse des outils IA disponibles pour la collecte et l'analyse de données de la littérature en toxicologie, dans le cadre de projets de recherche.

- Vous serez responsable de l'élaboration de méthodologies et de leur mise en oeuvre au sein de l'unité, de la conduite d'études, ainsi que de la rédaction et de la publication des travaux dans des revues scientifiques.

Par ailleurs, vous serez susceptible d'assurer des formations destinées aux étudiants d'universités et/ou d'établissements d'enseignement supérieur.

Docteur(e) en chimie avec des compétences en modélisation mathématique, ou docteur en mathématiques ou statistiques appliquées avec une expérience en chimie. Vous avez une expérience d'au moins 3 ans dans ce domaine. Des compétences en biologie, toxicologie, calcul et informatique scientifique sont un plus.

Par ailleurs, vous disposez des aptitudes suivantes :

- Autonomie

- Connaissances approfondies des modèles QSAR

- Aptitude à intervenir en parallèle sur différents projets

- Qualités d'expression orale et écrite

- Capacité avérée à travailler en équipe

- Excellent niveau d'anglais écrit et oral

- Maîtrise avancée de langages informatiques (R, Python, Julia, ...etc.).