Doctorant·e (H/F) Modélisation computationnelle des interfaces mécaniques biologiques
Nouveau
- CDD Doctorant
- 36 mois
- Doctorat
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Cette offre est ouverte aux personnes disposant d’un titre leur reconnaissant la qualité de travailleur handicapé ou travailleuse handicapée.
L'offre en un coup d'oeil
L'unité
recherche Translationnelle et Innovation en Médecine et Complexité
Type de Contrat
CDD Doctorant
Temps de Travail
Complet
Lieu de Travail
75013 PARIS
Durée du contrat
36 mois
Date d'Embauche
01/10/2026
Rémuneration
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € brut mensuel
Postuler Date limite de candidature : mercredi 15 juillet 2026 23:59
Description du Poste
Sujet De Thèse
CONTEXTE :
La thèse s’inscrit dans le projet TWIN-IT (PEPR Santé Numérique 2026–2030), réunissant 7 partenaires (CNRS-TIMC, ENSAM, CNRS-LBTI, Mines Paris-PSL, CEA-Leti, Fondation Hopale, Pôle Saint-Hélier, PROTEOR). L’objectif consiste à développer un jumeau numérique prédictif du risque tissulaire pour les porteurs de prothèses, orthèses et exosquelettes. La thèse sera réalisée très majoritairement à l’ENSAM Paris (en collaboration avec l’I2M, Bordeaux).
MISSIONS & ACTIVITÉS PRINCIPALES :
- Implémenter dans FEniCSx un modèle bi-compartiment (fluide interstitiel + sang) fondé sur le cadre TCAT, calibré sur des données expérimentales ex vivo et in vivo (WP3)
- Étendre le modèle au transport d’O₂, à la mort cellulaire hypoxique et aux cascades inflammatoires (cinétique ODE, IL-1α)
- Conduire une analyse de sensibilité de Sobol pour identifier les paramètres dominants et définir des seuils d’endommagement personnalisés
- Construire les modèles éléments finis pour N=12 amputés trans-fémoraux et coordonner la collecte clinique instrumentée (F-Socket, laser Doppler, tcPO₂) – WP5
- Évaluer et raffiner le jumeau numérique par inférence bayésienne sur les données physiologiques ; contribuer aux livrables TWIN-IT (code open-source, publications, rapports)
COMPÉTENCES RECHERCHÉES :
- Diplôme de Master 2 en mécanique numérique, mathématiques appliquées ou génie biomédical
- Modélisation éléments finis, poromécanique ou milieux multiphasiques ; biomécanique des tissus mous
- Programmation Python (numpy, scipy, scikit-learn) ; intérêt pour FEniCSx
- Anglais courant (langue de travail) ; capacité à communiquer avec des cliniciens
- Autonomie, rigueur et curiosité pour la mécanobiologie multi-échelle et la prévention des escarres
Votre Environnement de Travail
La thèse se fera en co-direction CNRS-TIMC / ENSAM Paris, en collaboration avec l’I2M (Bordeaux), financée par le programme PEPR France 2030. En conséquence, des déplacements réguliers sont à prévoir : Paris-Grenoble, sites cliniques à Berck-sur-Mer et Rennes (~4/an), réunions de consortium et conférences (~2/an).
L’équipe Biomécamot (https://www.timc.fr/BiomecaMot) du laboratoire TIMC dépend des instituts Sciences Informatiques et Ingénierie du CNRS. Ce laboratoire rassemble environ 300 chercheurs, enseignants-chercheurs et cliniciens sur l’agglomération grenobloise, sur la thématique des Technologies pour la Santé. L'Institut de Biomécanique Humaine Georges Charpak (IBHGC, EA 4494, Arts et Métiers – campus de Paris - https://biomecanique.ensam.eu/accueil-biomeca-100770.kjsp) est une équipe de 40 chercheurs spécialisée en biomécanique des tissus mous et modélisation multi-échelles.
Contraintes et risques
Pas de risque identifié.
Rémunération et avantages
Rémunération
La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € brut mensuel
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
| Référence de l’offre | UMR5525-YOHPAY-003 |
|---|---|
| Section(s) CN / Domaine de recherche | Mécanique des solides. Matériaux et structures. Biomécanique. Acoustique |
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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