Informations générales
Intitulé de l'offre : H/F Ingénieur(e) en traitement d'imagerie IRM
Référence : UMR7077-JULSTE-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : MARSEILLE 03
Date de publication : lundi 19 janvier 2026
Type de contrat : IT en contrat CDD
Durée du contrat : 9 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : à partir de 3237,95 euros brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : BAC+5
Expérience souhaitée : 1 à 4 années
BAP : A - Sciences du vivant, de la terre et de l'environnement
Emploi type : Ingenieure ou ingenieur biologiste en analyse de donnees
Missions
L’ingénieur(e) recruté(e) participera à l’analyse de jeux de données déjà acquis auprès de patients en IRM fonctionnelle de la moelle épinière, une approche innovante et en plein essor, à fort potentiel méthodologique et clinique. Il/elle contribuera activement au développement et à l’optimisation de pipelines d’analyse avancés, au cœur de projets de recherche de pointe en neurosciences.
Activités
Activité principale : Traitement et analyse de données IRM de la moelle de patients amputés
- Utilisation de pipelines de traitement et d’analyse statistique de données d’IRM fonctionnelle de la moelle épinière via des logiciels de référence largement reconnus dans la communauté (FSL, SPM, Spinal Cord Toolbox – SCT).
- Développement de scripts et d'outils en Python, en autonomie, afin de répondre à des besoins méthodologiques spécifiques et d’optimiser les pipelines d'analyse existants.
- Travail en étroite collaboration avec des ingénieurs spécialistes de l’IRM au niveau local (Marseille) et dans le cadre de collaborations internationales avec des équipes de recherche à Montréal et en Suisse.
Activité secondaire :
- Présentation des résultats lors de réunions scientifiques
- Contribution active à la rédaction d’articles scientifiques dans des revues internationales à comité de lecture.
Compétences
Savoirs / connaissances :
- Très bon niveau en programmation Python, permettant un travail en totale autonomie.
- Bonne expérience en traitement du signal et/ou de l’image.
- Une expérience préalable en analyse de données IRM, et en particulier en IRM fonctionnelle, sera fortement appréciée.
Savoir-faire :
- Capacité à développer, documenter et maintenir des scripts et pipelines d’analyse en Python.
- Aptitude à s’approprier rapidement des outils existants et à proposer des solutions méthodologiques innovantes.
- Capacité à interagir avec des interlocuteurs scientifiques variés dans un contexte pluridisciplinaire et international.
Savoir-être:
- Envie de faire avancer la recherche médicale
- Grande rigueur scientifique et sens de l’organisation.
- Motivation, curiosité et envie de s’investir dans des projets de recherche innovants et méthodologiquement ambitieux.
- Disponibilité et engagement dans la dynamique collective du projet.
Contexte de travail
Le poste sera basé à Marseille, au Centre de Recherche en Psychologie et Neurosciences (CRPN) au campus Saint-Charles. Le/la candidat(e) sera intégré(e) dans l'équipe Corps et Multisensorialité du laboratoire et sera encadré(e) par Anne Kavounoudias. Il/elle sera intégré(e) au groupe des doctorants de l'équipe qui travaillent également en neuroimagerie IRM.
Ce contrat offre une plus-value professionnelle majeure pour un(e) ingénieur(e) souhaitant se spécialiser en imagerie médicale avancée. Il permet d'acquérir des compétences rares et hautement valorisées en IRM fonctionnelle de la moelle épinière, un domaine émergent au niveau international. L'ingénieur(e) développera une expertise solide en analyse de données IRM complexes, combinant outils de référence et programmation avancée en Python. Le contrat se déroule dans un environnement scientifique d'excellence, avec des collaborations locales et internationales. Il favorise une forte autonomie scientifique et l'apprentissage de méthodologies innovantes et sera un atout déterminant pour une carrière académique ou industrielle en imagerie médicale.
Moyens mis à disposition : Bureau, ordinateur portable fourni, accès à un cluster de calcul local
Contraintes et risques
Aucun