La génomique a besoin de plus d’ingénieurs en logiciel talentueux.
Il y a un important écart entre la manière dont les logiciels sont actuellement développés dans cet espace et la manière dont ils devraient être développés. La grande majorité des logiciels liés à la génomique ne sont pas écrits dans un souci de rapidité ou de fiabilité. Trop souvent, les projets n’ont aucune documentation dans le code lui-même et aucun test. Au lieu de cela, une seule personne qui a construit l’outil et a travaillé avec le code depuis sa création est seule responsable de s’assurer que les résultats “sont toujours bons” entre les versions (de manière ad hoc, rien de moins) – une affirmation qui, à mon avis, est incroyablement généreux compte tenu de l’étendue et de la complexité de l’évaluation des résultats de la génomique. Cet état de choses rend difficile pour quiconque autre que l’auteur original de contribuer à ces bases de code, ce qui renforce encore la politique du responsable unique.
Ce n’est pas une bonne position pour notre domaine. Bon nombre des projets essentiels à la fondation de la génomique atteignent ou ont dépassé la barre des dix ans. Combien de temps encore pouvons-nous nous attendre à ce que ces individus maintiennent à eux seuls ces bases de code ? De plus, sans tests reproductibles de bout en bout, comment pouvons-nous être sûrs que les résultats ne changent pas au fil du temps de manière préjudiciable ? Bien sûr, ce ne serait pas la faute des personnes qui maintiennent le logiciel, qui sont souvent brillantes : il n’est tout simplement pas juste d’attendre des individus qu’ils assurent cette cohérence en utilisant leurs propres processus ad hoc.
Ce domaine est mûr pour l’innovation, en particulier en ce qui concerne la façon dont nous développons des logiciels, et je pense qu’une sorte de révolution est nécessaire pour assurer la viabilité future de la génomique à grande échelle. Une grande partie de cette innovation sera probablement portée par des ingénieurs en logiciel qui entreront et apprendront le domaine. D’après mon expérience, ce qui fonctionne incroyablement bien, c’est un partenariat entre biologistes et ingénieurs en logiciel : les biologistes proposent d’abord le premier concept de l’outil, qui est purement axé sur l’obtention de bons résultats. Une fois cette première itération terminée, les ingénieurs interviennent et réécrivent l’outil en utilisant des pratiques d’ingénierie modernes en gardant à l’esprit des éléments tels que la vitesse et la fiabilité.
Donc, si vous êtes un ingénieur logiciel qui aime travailler à la pointe de la technologie et que vous souhaitez mettre vos talents au service de quelque chose d’impactant, ma responsabilité est d’envisager de rejoindre le domaine de la génomique. Contrairement à mes débuts, il existe du matériel relativement bon pour tâter le terrain dans ce domaine fascinant (par exemple, la semaine dernière nous avons publié le
learngenomics.dev
site destiné à enseigner aux ingénieurs logiciels les bases de la génomique et de la bioinformatique). Souvent, il n’est pas nécessaire de connaître le domaine avant de rejoindre un groupe, et ils vous apprendront sur le tas.
Pour ceux que cela intéresse, voici les lieux d’embauche dans cet espace dont j’ai connaissance. Veuillez me contacter sur les réseaux sociaux si vous connaissez d’autres endroits qui embauchent dans ce domaine. Notez qu’il ne s’agit pas d’une approbation d’une organisation ou d’une entreprise en particulier, il s’agit simplement d’une liste d’organisations qui pourraient embaucher pour la sensibilisation – vous devrez faire votre propre diligence raisonnable pour déterminer celle qui pourrait vous convenir.
Par ordre alphabétique,
Modifications
Ajout de plusieurs nouvelles entreprises qui sont apparues au cours de la discussion.
