Computational Biologist - Imaging Data Analyst

Titre du poste : Biologiste computationnel - Analyste de données d'imagerie (English version below)

Institut Lady Davis - Université McGill

Sonia del Rincon et Wilson H. Miller - laboratoire de recherche translationnelle sur le cancer

Nous sommes un laboratoire de recherche translationnelle sur le cancer qui est à la pointe de la recherche sur l'immunologie des tumeurs et les thérapies immunitaires ciblées. Nous utilisons des technologies d'imagerie avancées, notamment la plateforme d'imagerie PhenoCycler Fusion (Akoya), pour explorer l'organisation spatiale des cellules qui composent les tumeurs ou les tissus affectés par les thérapies immunitaires ciblées. Nous recherchons un biologiste computationnel hautement qualifié avec une expertise dans l'analyse des données d'imagerie pour rejoindre notre équipe de cliniciens-chercheurs et de scientifiques biomédicaux.

Description du poste :

En tant que biologiste computationnel - analyste de données d'imagerie, vous serez responsable de l'analyse des ensembles de données d'imagerie PhenoCycler Fusion afin de découvrir de nouvelles informations sur les cellules qui médient une attaque sur des organes spécifiques après une thérapie de blocage des points de contrôle immunitaire et de définir les interactions cellule-cellule dans les tumeurs. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de biologistes pour mettre en œuvre des pipelines informatiques, effectuer des analyses de données et contribuer à l'interprétation des données d'imagerie.

Responsabilités :

- Développer et optimier les pipelines informatiques pour le traitement et l'analyse des données d'imagerie de PhenoCycler Fusion.

- Effectuer la segmentation des images, l'enregistrement et l'extraction des caractéristiques à l'aide de techniques avancées de traitement d'images.

- Appliquer l'apprentissage automatique et les méthodes statistiques pour la classification des cellules,

- Intégrer les données d'imagerie de PhenoCycler Fusion avec d'autres données omiques (par exemple, ARN-seq unicellulaire, protéomique) pour une analyse complète. La capacité d'analyser des données RNA-seq unicellulaires est un atout.

- Préparer et présenter les résultats sous forme de rapports, de présentations et de publications évaluées par les pairs.

Qualifications :

- Doctorat en biologie informatique, en bioinformatique, en informatique ou dans un domaine connexe. Les candidats titulaires d'une maîtrise et disposant d'une expérience significative seront également pris en considération.

- Maîtrise des langages de programmation tels que Python ou R, avec une expérience des bibliothèques de traitement d'images (par exemple, OpenCV, scikit-image) et des outils d'analyse de données (par exemple, NumPy, Pandas).

- Expérience avec des logiciels de traitement d'images tels que ImageJ/Fiji, QuPath ou CellProfiler.

- Solides connaissances en analyse statistique et en apprentissage automatique, en particulier dans le contexte des données d'imagerie.

- Expérience des outils et techniques bioinformatiques, en particulier dans le domaine de l'analyse unicellulaire et de la transcriptomique spatiale.

- Solides compétences en matière de résolution de problèmes et capacité à travailler de manière indépendante et à collaborer avec des biologistes et d'autres chercheurs pour interpréter les résultats informatiques dans un contexte biologique.

- Excellentes capacités de communication, tant à l'écrit qu'à l'oral.

Comment postuler ?

Les candidats intéressés doivent soumettre leur CV, une lettre de motivation détaillant leur expérience pertinente et les coordonnées de trois personnes de référence à l'adresse suivante :

manuel.flores.molina.ccomtl@ssss.gouv.qc.ca

Job Title: Computational Biologist - Imaging Data Analyst

Lady Davis Institute – McGill University

Sonia del Rincon and Wilson H. Miller - translational cancer research lab

We are a translational cancer research lab that is at the forefront of cutting-edge research in tumor immunology and immune targeted therapies. We leverage advanced imaging technologies, including the PhenoCycler Fusion imaging platform (Akoya), to explore the spatial organization of cells that make up the tumors or tissues affected by immune targeted therapies. We are seeking a highly skilled Computational Biologist with expertise in imaging data analysis to join our team of clinician-scientists and biomedical scientists.

Job Description:

As a Computational Biologist - Imaging Data Analyst, you will be responsible for analyzing PhenoCycler Fusion imaging datasets to uncover new insights into the cells that mediate an attack on specific organs following immune checkpoint blockade therapy and define cell-cell interactions in tumors. You will work closely with a team of biologists to implement computational pipelines, perform data analysis, and contribute to the interpretation of imaging data.

Key Responsibilities:

- Develop and optimize computational pipelines for processing and analyzing PhenoCycler Fusion imaging data.

- Perform image segmentation, registration, and feature extraction using advanced image processing techniques.

- Apply machine learning and statistical methods for cell classification, clustering, and spatial analysis.

- Integrate PhenoCycler Fusion imaging data with other omics data (e.g., single-cell RNA-seq, proteomics) for comprehensive analysis. Ability to analyze single-cell RNA-seq data is a plus.

- Prepare and present findings in the form of reports, presentations, and peer-reviewed publications.

Qualifications:

- Ph.D. in Computational Biology, Bioinformatics, Computer Science, or a related field. Candidates with a Master’s degree and significant experience will also be considered.

- Proficiency in programming languages such as Python or R, with experience in image processing libraries (e.g., OpenCV, scikit-image) and data analysis tools (e.g., NumPy, Pandas).

- Experience with image processing software such as ImageJ/Fiji, QuPath, or CellProfiler.

- Strong background in statistical analysis and machine learning, particularly in the context of imaging data.

- Experience with bioinformatics tools and techniques, particularly in single-cell analysis and spatial transcriptomics.

- Strong problem-solving skills and the ability to work independently as well as collaborate with biologists and other researchers to interpret computational results in a biological context.

- Excellent communication skills, both written and verbal.

How to Apply:

Interested candidates should submit their CV, a cover letter detailing their relevant experience, and contact information for three references to

manuel.flores.molina.ccomtl@ssss.gouv.qc.ca

Job Type: Full-time

Expected hours: 35 per week

Schedule:

• Monday to Friday

Experience:

• Machine learning: 1 year (preferred)

Work Location: Hybrid remote in Montréal, QC H3T 1E2