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Portail > Offres > Offre UMR8023-VINHAK-009 - Post-doctorat en neurosciences computationnelles/physique statistique à l'École normale supérieure (H/F)

Post-doctorat en neurosciences computationnelles/physique statistique à l'École normale supérieure (H/F)

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

Date Limite Candidature : vendredi 18 avril 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Post-doctorat en neurosciences computationnelles/physique statistique à l'École normale supérieure (H/F)
Référence : UMR8023-VINHAK-009
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : vendredi 28 mars 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 24 mois
Date d'embauche prévue : 1 septembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : mensuelle comprise entre 3081 et 4757€ bruts
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 01 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Missions

Nous cherchons à recruter un chercheur post-doctoral en neurosciences computationnelles pour travailler sur un programme de recherche financé par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) sur les « mécanismes neuronaux de l'apprentissage itératif ». Les algorithmes et les mécanismes biophysiques sous-jacents à l'apprentissage dans les systèmes neuronaux biologiques sont encore mal compris et le problème fondamental de l'«attribution de crédit » - comment les neurones corrects sont modifiés pour accomplir une tâche difficile telle que l'optimisation d'un mouvement complexe - reste non résolu. Une préparation idéale pour étudier ce problème en utilisant une approche interdisciplinaire est le cervelet, car il combine une structure anatomique simple et régulière avec des comportements modèles bien caractérisés.

Activités

L'objectif du projet sera d'explorer théoriquement et numériquement à l'aide de simulations sur ordinateurs, différentes propositions pour la mise en œuvre biologique de l'attribution de crédit et de l'apprentissage, en particulier dans le contexte de l'apprentissage cérébelleux.

Compétences

Les candidats doivent avoir une solide formation en physique statistique, en dynamique non linéaire ou en neurosciences computationnelles, avec un intérêt marqué pour l'étude des systèmes biologiques. Ils doivent être capables de travailler de manière interactive dans un environnement de recherche collaboratif incluant des physiciens et des biologistes.

Contexte de travail

Le projet sera poursuivi en collaboration entre l'équipe de V Hakim pour les aspects théoriques et l'équipe de B Barbour pour les aspects expérimentaux.

Contraintes et risques

Aucun identifié.