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Portail > Offres > Offre UMR5506-EMMFAU-003 - H/F Postdoctorat : Développement d'un apprentissage profond permettant le suivi cellulaires en 4D d'embryons vivants

H/F Postdoctorat : Développement d'un apprentissage profond permettant le suivi cellulaires en 4D d'embryons vivants

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : vendredi 13 novembre 2020

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Informations générales

Référence : UMR5506-EMMFAU-003
Lieu de travail : MONTPELLIER,MONTPELLIER
Date de publication : jeudi 8 octobre 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 9 novembre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Entre 2 437€ et 2 979€ bruts mensuels selon experience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

L'apprentissage automatique et plus particulièrement l'apprentissage profond donnent des résultats très prometteurs dans divers domaines de l'analyse d'images en biologie. La plupart des méthodes sont cependant développées pour des ensembles de données d'images en 2D. Le but de ce projet est de développer de nouvelles méthodes d'apprentissage profond adaptées au domaine de l'imagerie biologique, et plus spécifiquement à la détection et segmentation cellulaire en 3D, puis au suivi de chaque cellule en 4D et de sa descendance dans les embryons vivants en développement. Le projet partira d'une base de données annotée préexistante de plus de 10 embryons d'animaux entièrement segmentés (>500000 cellules segmentées annotées). Il vise à créer une méthode d'apprentissage approfondi de bout en bout pour la segmentation et le suivi d'instances d'objets 3D complexes.

Activités

L'activité principale porte sur le développement de nouvelles méthodes d'apprentissage statistique basées sur les réseaux de neurones artificiels permettant d'effectuer la segmentation et le suivi cellulaire en 4D.
- développement d'une nouvelle méthode end-to-end permettant d'effectuer des instances de segmentation en 3D.
- développement d'une nouvelle méthode de réseau à mémoire permettant d'effectuer un suivi cellulaire
- recherche bibliographique
- participation au codage d'une librairie d'apprentissage
- participation à la vie d'équipe
- présentation des travaux de recherche
- écriture des publications

Compétences

Nous recherchons un/une scientifique très motivé.e en début de carrière, titulaire d'un doctorat, spécialisé.e des systèmes d'apprentissages machine et ayant un certain intérêt pour la biologie. Une expérience en biologie cellulaire et du développement n'est PAS requise; de très bonnes capacités de codage sont nécessaires. Une formation en mathématiques appliquées/biologie computationnelle et/ou en analyse d'images est souhaitable. Le/la candidat.e doit posséder des compétences efficaces en matière de communication orale et écrite. Aucune condition de nationalité n'est requise et il n'est pas nécessaire de parler français.

Contexte de travail

Ce projet est mené en étroite collaboration entre un informaticien Emmanuel Faure (LIRMM - CNRS) et un biologiste Patrick Lemaire (CRBM - CNRS).
Emmanuel Faure est un Data Scientist qui utilise des techniques récentes d'apprentissage machine pour comprendre la biologie et la médecine quantitatives. L'équipe de Patrick Lemaire se concentre sur le développement embryonnaire des animaux, en utilisant les ascidies comme système modèle.
Le poste sera basé à Montpellier, au sein du Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) dans l'équipe ICAR.

Le LIRMM : https://www.lirmm.fr
L'équipe ICAR : https://www.lirmm.fr/icar/
Emmanuel Faure : https://www.lirmm.fr/~efaure
Patrick Lemaire : http://www.crbm.cnrs.fr/en/team/lemaire/
Ce poste est ouvert dès maintenant et est financé pour un à deux ans. L'esprit d'équipe, l'autonomie, le dynamisme, la créativité seraient appréciés.

Informations complémentaires

Projet ANR

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