Ingénieur d’études H/F en neurosciences auditives (analyse et modélisation MEG)

Description du Poste

Les Missions

Dans le cadre du projet ERC-Synergy NASCE, vous étudierez la manière dont le cerveau humain représente des sons naturels isolés à l’aide de la magnétoencéphalographie (MEG), et comment ces représentations évoluent dans le temps et se comparent à des modèles acoustiques, sémantiques et de deep learning.
Vos missions principales seront :
- Finaliser et prolonger les analyses de jeux de données MEG déjà acquis avec des sons naturels isolés, au niveau des capteurs et en espace source ;
- Mettre en œuvre des analyses de similarité représentationnelle (RSA) et de décomposition partielle de l’information (PID) pour comparer les réponses cérébrales à des modèles acoustiques, sémantiques textuels et à des réseaux neuronaux profonds ;
- Participer au développement de pipelines Python robustes et réutilisables pour le consortium NASCE, ainsi qu’à la valorisation scientifique des résultats (articles, résumés, présentations).

L'Activité

• Assurer le pré-traitement des données MEG (rejet d’artefacts, filtrage, découpages, contrôle qualité) ;
• Réaliser des reconstructions en espace source et des analyses par régions d’intérêt sous MNE-Python ;
• Exploiter et évaluer des réseaux neuronaux profonds de traitement des sons, en extrayant et comparant les représentations de leurs différentes couches ;
• Construire et analyser des matrices de dissimilarité représentationnelle (RDM) issues des données cérébrales et des modèles computationnels ;
• Implémenter des analyses RSA avec validation croisée, des estimations d’information mutuelle, des décompositions PID et les tests statistiques associés pour quantifier les informations uniques, redondantes et synergiques et leur évolution temporelle ;
• Documenter et maintenir le code d’analyse dans des dépôts versionnés (Git) ;
• Préparer figures, tableaux de résultats et éléments de texte pour les articles et conférences.

Votre Profil

Compétences

Formation / expérience : Master (ou équivalent) en neurosciences, sciences cognitives, ingénierie biomédicale, informatique, data science ou discipline proche. Une expérience préalable en analyse de données MEG/EEG humaines est indispensable ; un doctorat dans ces domaines constitue un atout important.
Compétences techniques : Très bonne maîtrise de Python pour l’analyse scientifique (NumPy/SciPy, MNE-Python, scikit-learn ou équivalent), bonnes connaissances en statistique, en théorie de l’information (information mutuelle, PID) et en méthodes multivariées (RSA, modèles d’encodage, comparaison de modèles), expérience de l’utilisation et de l’analyse de réseaux neuronaux profonds, aisance avec l’environnement Linux et les outils de gestion de versions.
Connaissances thématiques & qualités personnelles : Intérêt marqué pour les neurosciences auditives ou sensorielles ; autonomie, rigueur scientifique et sens de l’organisation ; capacité à travailler en équipe et à interagir dans un consortium international ; très bonne maîtrise de l’anglais écrit et oral (le français est un plus mais pas indispensable).

Votre Environnement de Travail

Le poste est hébergé à l’Institut de Neurosciences de la Timone (INT) à Marseille, au sein de l’équipe dirigée par Bruno Giordano. Vous travaillerez en interaction avec des chercheurs, ingénieurs et doctorants H/F impliqué·es dans les neurosciences auditives, la MEG/iEEG et la modélisation computationnelle, et collaborerez avec les partenaires européens du projet NASCE (notamment l’équipe de Maastricht pour l’IRM ultra-haut champ et la modélisation IA).

Contraintes et risques

ND

Rémunération et avantages

Rémunération

2 571,89 € – 3 817,32 € brut / mois (selon expérience)

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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