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

Référence : UMR8023-VINHAK-009

  • Fonction publique : Fonction publique de l'État
  • Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
  • Localisation : 75005 PARIS 05 (France)
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  • Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
  • Nature du contrat Non renseigné
  • Expérience souhaitée Non renseigné
  • Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels mensuelle comprise entre 3081 et 4757€ bruts € 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 :
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.
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.

Profil recherché

Competences :
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.
Contraintes et risques :
Aucun identifié.

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.

En savoir plus sur l'employeur

À propos de l'offre

  • 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.

  • Vacant
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