Poste ingénieur traitement de signaux d'électroencéphalographie (EEG) et apprentissage machine, Lille Missions · Développer des pipelines de traitement du signal EEG (prétraitement, filtrage, extraction de caractéristiques). · Développer, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique et/ou profond (ML/DL) appliqués aux données EEG. · Mettre en œuvre des méthodes de classification, régression ou détection d'événements (ex. états cognitifs, pathologies, intentions motrices). · Optimiser les performances des modèles (feature engineering, sélection de modèles, validation croisée). · En lien avec des ergonomes, proposer une interface homme-machine pour l'utilisation en clinique. · Intégrer les développements dans un logiciel stand-alone. · Assurer la documentation, la traçabilité et la reproductibilité des développements. Compétences requises · Maîtrise du traitement du signal (filtrage, FFT, ondelettes, analyses temps-fréquence). · Connaissance des signaux EEG (artefacts, montage, référencements, normes). · Maîtrise des algorithmes de machine learning (SVM, forêts aléatoires, k-NN, réseaux de neurones). · Notions en deep learning (CNN, RNN, Transformers) appliqué aux séries temporelles. · Programmation scientifique en Python (NumPy, SciPy, MNE, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). · Connaissance des bonnes pratiques de développement. Compétences appréciées · Expérience en interfaces cerveau-machine (BCI). · Notions de réglementation médicale et de données de santé (RGPD, dispositifs médicaux). · Notions de statistiques et d'évaluation de modèles. Profil · Diplôme Bac5 minimum (école d'ingénieur, master) en traitement du signal, data science, intelligence artificielle, biomédical ou neurosciences. · Expérience professionnelle ou académique dans l'analyse EEG et/ou la data science. La région Hauts de France finance un projet multicentrique, regroupant plusieurs centres hospitaliers de la région, l'équipe de recherche METRICS (CHU de Lille, Université de Lille) et l'INSERM (Unité de recherche 1172 – Lille Neuroscience & Cognition). Le projet vise à valider un système d'aide à la décision médicale en hypothermie thérapeutique contrôlée (HTC) en cas d'anoxie périnatale en utilisant des données cliniques et électroencéphalographique. Le système s'appuie sur un algorithme développé dans le cadre des travaux du Docteur Laure Lacan, neuropédiatre. L'ingénieur interviendra pour consolider et automatiser l'algorithme et concevoir une interface de haut niveau permettant son utilisation en condition clinique.
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