Environnement et contexte de travail
Notre établissement fait partie de l'Université PSL. Située au cœur de Paris, celle-ci fait dialoguer tous les domaines du savoir, de l'innovation et de la création. Classée parmi les 50 premières universités mondiales, elle forme au plus près de la recherche des chercheurs, artistes, ingénieurs, entrepreneurs ou dirigeants conscients de leur responsabilité sociale, individuelle et collective.
Structure d'accueil
ENVIRONNEMENT DE TRAVAIL
Le poste est basé au Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique (LSCP) à l’École Normale Supérieure – PSL à Paris. Le LSCP est un centre de recherche de premier plan sur les mécanismes psychologiques et neuronaux du langage et des fonctions cognitives. Le/la candidat/e intégrera une équipe dynamique travaillant sur l'étude des mécanismes neuronaux du traitement du langage chez l'humain via des enregistrements intracrâniens (SEEG et single-unit). Un environnement de travail interactif est fourni, incluant des réunions scientifiques hebdomadaires et d'importantes ressources de calcul.
Missions
Activités principales
MISSION PRINCIPALE
Assurer le traitement, l'analyse et la modélisation de données d'enregistrements intracrâniens pour l'étude des mécanismes neuronaux sous-jacents au traitement du langage dans le cerveau humain.
ACTIVITES PRINCIPALES
1. Développer, optimiser et mettre en œuvre des scripts et pipelines de traitement de données neurophysiologiques complexes (single-unit et SEEG).
2. Appliquer des méthodes avancées de machine learning (avec Scikit-learn, PyTorch ou équivalent) pour l'analyse des signaux cérébraux.
3. Contribuer à l'analyse statistique et à la modélisation computationnelle des résultats de recherche.
4. Gérer les données de recherche et maintenir les outils de codage et les infrastructures de calcul.
5. Collaborer étroitement avec les chercheurs et doctorants du laboratoire.
6. Participer à la valorisation des travaux (rédaction de rapports, contributions aux publications scientifiques).
Activités associées
CHAMPS DES RELATIONS
Internes : Chercheurs, Ingénieurs, Doctorants, Post-doctorants du LSCP et du Département d'Études Cognitives (DEC)
Externes : Collaborateurs cliniques (hôpitaux), partenaires académiques nationaux et internationaux, communauté scientifique (conférences, publications).
Profil du candidat
Savoirs et compétences attendus
Connaissances :
7. Connaissances approfondies en programmation et traitement de données (Python).
8. Connaissance des concepts et méthodes en Neurosciences (avantage).
9. Connaissance en Linguistique ou traitement du langage (avantage).
Maîtrise de l'anglais scientifique.
Savoir-faire opérationnel
Compétences techniques :
10. Maîtrise indispensable du langage Python et de ses librairies scientifiques clés (notamment scikit-learn, PyTorch ou autres frameworks de Deep Learning).
11. Expertise dans l'utilisation de la librairie MNE-Python pour l'analyse des données électrophysiologiques.
12. Expérience avec l'analyse de signaux et/ou l'imagerie cérébrale (ECoG/EEG/MEG).
13. Compétences en gestion de versions (Git) et environnement Linux.
Savoir-être
Compétences comportementales :
14. Autonomie, proactivité et sens des responsabilités.
15. Rigueur et précision dans le travail scientifique et le codage.
16. Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement.
17. Capacité d'analyse et de résolution de problèmes complexes.
Diplôme et expérience professionnelle
Diplôme : Master 2 minimum (ou équivalent) dans un domaine pertinent (Informatique, Neurosciences computationnelles, Ingénierie des données, Sciences cognitives).
Expérience professionnelle : Expérience significative (minimum 6 mois hors stages) dans un environnement de recherche scientifique impliquant l'analyse de données complexes et le développement de logiciels.
Conditions d'activité particulières
SPECIFICITES DU POSTE (conduite de projet, encadrement, sujétions particulières…..)
18. Forte autonomie requise dans la gestion des tâches d'analyse et le développement de solutions de codage.
19. Nécessité d'une expérience avérée en recherche scientifique pour une intégration rapide et efficace dans les projets.
20. Travail sur des données sensibles issues d'enregistrements cliniques/recherche.
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