Post-doctorat en Neurophysiologie et Machine Learning (H/F)
Référence : UMR8263-ISAVIV-009
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
- Localisation : 75252 PARIS 05 (France)
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
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Nature du contrat
CDD d'1 an
- Expérience souhaitée Non renseigné
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels La rémunération est de 3200– 4000 € brut/mois selon l'expérience € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Missions :
Vous rejoindrez une équipe interdisciplinaire au CNRS pour travailler sur un projet innovant visant à :
• Construire une base de données précliniques à partir de modèles murins (souris/rats) pour étudier l’impact de la stimulation neuromusculaire respiratoire.
• Développer des modèles prédictifs (apprentissage supervisé/non supervisé, deep learning) pour identifier les répondeurs/non-répondeurs et optimiser les programmes de stimulation.
• Valider les modèles via des protocoles expérimentaux sur animaux, en combinant biologie, traitement du signal et data science.
Activités :
Le projet s’articule autour de deux axes principaux :
1. Expérimentation animale : Acquisition de données physiologiques (EMG, respiration, SpO2, etc.) sur modèles murins.
2. Modélisation prédictive : Développement de méthodes avancées de ML pour analyser ces données et proposer des programmes de stimulation optimaux.
Missions principales
1. Expérimentation animale (30 à 40% du temps)
• Conception et mise en œuvre de protocoles sur modèles murins :
o Mesures à J0, J2, J3, J15 : poids, paramètres respiratoires (Vt, Fr, Ti, Te), EMG (diaphragme/intercostaux/abdominaux), SpO2, indice de masse maigre, variabilité respiratoire.
o Respect des bonnes pratiques (éthique, réglementation sur l’expérimentation animale).
• Acquisition et prétraitement des données :
o Nettoyage, structuration et annotation des données pour les rendre exploitables en ML.
o Automatisation des pipelines de collecte (scripts Python).
2. Modélisation prédictive (60à 70% du temps)
• Développement de modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé :
o Classification (SVM, Random Forest, KNN) pour prédire la réponse à la stimulation.
o Régression pour estimer l’efficacité des programmes de stimulation.
• Application de méthodes d’apprentissage profond :
o Utilisation de réseaux de neurones (CNN, éventuellement RNN/Transformers) pour analyser des signaux biologiques (EMG, respiration).
o Intégration de la multimodalité (combinaison de données numériques et de signaux bruts).
• Traitement statistique et modélisation des données biologiques :
o Analyse de la variabilité des signaux (ECG, EEG, EMG).
o Sélection de features pertinentes et interprétabilité des modèles (SHAP, LIME).
• Validation des modèles :
o Évaluation des performances (AUC-ROC, précision/rappel, RMSE).
Contexte de travail :
Equipe NeAR, environement: 9 chercheurs PI, 5 doctorants, 3 Ingénieurs d'étude; groupe spécifique sur la respiration composé de 3 doctorants et un IE. Partage des zones expérimentales, travail en équipe valorisé, réunions de travail hebdomadaire, séminaires de labo et/ou d'unité hebdomadaires
Profil recherché
Competences :
🔹 Compétences obligatoires en neuroscience et modélisation
• Expérience dans le développement de méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé :
o Maîtrise des algorithmes de classification (SVM, Random Forest, KNN) et de régression.
o Expérience en sélection de features et validation de modèles.
• Connaissance des méthodes d’apprentissage profond :
o Expérience avec les CNN (pour l’analyse de signaux) et éventuellement d’autres architectures (RNN, Transformers).
o Capacité à adapter ces méthodes à des données biologiques complexes.
• Connaissance des données de biologie en théorie du signal :
o Expérience avec des signaux physiologiques (ECG, EEG et/ou EMG) : acquisition, prétraitement, extraction de features.
o Compréhension des enjeux spécifiques liés à l’analyse de ces signaux (bruit, artefacts, variabilité inter-individuelle).
• Connaissances en traitement statistique et modélisation des données biologiques :
o Maîtrise des tests statistiques (ANOVA, régression, tests non paramétriques).
o Expérience en modélisation prédictive appliquée à la biologie ou à la médecine.
🔹 Compétences obligatoires en expérimentation animale
• Expérience avérée en manipulation de modèles murins (souris/rats) avec notamment :
o Evaluation fonctionnelle
o Et/ou Experience en chirurgie
o Et/ou Maîtrise des techniques d’acquisition de données physiologiques (EMG, respiration, SpO2).
• Respect des normes éthiques et réglementaires liées à l’expérimentation animale.
🔹 Compétences en développement informatique
• Expérience confirmée en Python :
o Maîtrise des librairies : scikit-learn, tensorflow/pytorch, pandas, numpy, matplotlib/seaborn.
o Capacité à développer des scripts robustes pour le prétraitement, l’analyse et la modélisation.
• Utilisation d’outils collaboratifs :
o Git (gestion de version), Jupyter Notebooks, environnements de développement (VS Code, etc.).
Contraintes et risques :
Le poste implique des risques liés à l’expérimentation animale (manipulation de modèles murins, injections, prélèvements) ainsi qu’à l’utilisation de produits chimiques pour l’immunohistochimie et la biochimie (réactifs, colorants, solvants). Le/la candidat(e) devra respecter les protocoles de sécurité en vigueur (port d’équipements de protection individuelle, manipulation sous hotte à flux laminaire si nécessaire) et se conformer aux règlementations en matière d’éthique animale et de gestion des déchets chimiques. Une formation aux bonnes pratiques de laboratoire sera dispensée à l’arrivée.
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
- Spécialisation Formations générales
Langues
- Français Seuil
Qui sommes-nous ?
Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.
C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.
Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.
Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
À propos de l'offre
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Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
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Vacant
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Chercheuse / Chercheur
