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Portail > Offres > Offre UMR8197-VALHER-149 - H/F Imageries scientifique- modélisation mathématique et analyse de données séries temporelles électrophysiologiques, EEG et imagerie et traitement de signal et IA.

H/F Imageries scientifique- modélisation mathématique et analyse de données séries temporelles électrophysiologiques, EEG et imagerie et traitement de signal et IA.

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

Date Limite Candidature : jeudi 28 novembre 2024 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : H/F Imageries scientifique- modélisation mathématique et analyse de données séries temporelles électrophysiologiques, EEG et imagerie et traitement de signal et IA.
Référence : UMR8197-VALHER-149
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : jeudi 7 novembre 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 1 janvier 2025
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 3 080€ et 4 200€ selon l'expérience
Niveau d'études souhaité : Niveau 8 - (Doctorat)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Mathématiques et interactions des mathématiques

Missions

Le candidat développera des outils théoriques, mathématique de traitement du signal par ondelette et transformée de Fourier, de la classification, ML, DL, théorie du contrôle stochastique puis des modèles de signaux d’électrophysiologie ainsi que des modèles mathématiques pour analyser des signaux et images de neurones et des simulations numériques conformes à celles développées par le groupe D. Holcman. Nous allons utiliser des melanges de Deep-Learning, ondelettes pour interpréter des enregistrements physiologiques pouvant aller de la nano-électrode à l’EEG. Une collaboration est en cours avec Oxford, Weizmann Institute, Collège-de-France et plusieurs hôpitaux parisiens.

Activités

Le candidat développera des outils théoriques, mathématique de traitement du signal par ondelette et transformée de Fourier, de la classification, ML, DL, théorie du contrôle stochastique puis des modèles de signaux d’électrophysiologie ainsi que des modèles mathématiques pour analyser des signaux et images de neurones et des simulations numériques conformes à celles développées par le groupe D. Holcman. Nous allons utiliser des melanges de Deep-Learning, ondelettes pour interpréter des enregistrements physiologiques pouvant aller de la nano-électrode à l’EEG. Une collaboration est en cours avec Oxford, Weizmann Institute, Collège-de-France et plusieurs hôpitaux parisiens.

Compétences

mathématiques / physique / informatique / EEG neuroscience
simulations / analyse de données / python/matlab/DL

Compétences relationnelles : interactions avec les partenaires biologiques

Contexte de travail

Unité mixte ENS-CNRS-INSERM, l’IBENS accueille plus de 300 personnes regroupées en 30 équipes autonomes conduisant une recherche hautement collaborative et multidisciplinaire qui allie approches expérimentales et théoriques.
L’activité de recherche couvre des champs thématiques variés : Neurosciences, Biologie du développement, Génomique fonctionnelle, Écologie et biologie de l’évolution.
Plusieurs plateformes technologiques, notamment en imagerie, génomique, protéomique et bio-informatique sont à la disposition des chercheurs. Les recherches menées à l’IBENS bénéficient des interactions avec d’autres disciplines présentes à l’ENS (physique, chimie, sciences cognitives, mathématiques). L’IBENS est activement impliqué dans la formation des étudiants et jeunes chercheurs à tous les niveaux.
L’équipe d’accueil Mathématiques appliquées et Biologie computationnelle, dirigée par David Holcman comprend une dizaine de d’étudiants et chercheurs tous confondus.
L’objectif de l’équipe est de comprendre et de quantifier les mécanismes sous-jacents de la biologie computationnelle.


Analyse de données, image, classification, simulations et classification, biologie computationnelle et sciences associées, médecine.

Contraintes et risques

risque travail sur écran