Post‑doctorant·e en physiologie/biomécanique

Informations générales Organisme de rattachement Ecole Normale Supérieure de Rennes Référence 2026-2299484 Date de début de diffusion 03/06/2026 Date de parution 03/06/2026 Localisation Bruz Versant Fonction Publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Nature de l'emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels Domaine / Métier Prévention, conseil et pilotage en santé - Chargée / Chargé de prévention et de promotion de la santé Statut du poste Vacant Intitulé du poste Post‑doctorant·e en physiologie/biomécanique Descriptif de l'employeur L’École normale supérieure (ENS) de Rennes est un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche membre du réseau des quatre ENS françaises. Elle a pour mission de former par la recherche les futurs enseignants-chercheurs, chercheurs, cadres de la haute fonction publique et acteurs de l’innovation scientifique et technologique. Située sur le campus de Ker Lann à Bruz, à proximité de Rennes, l’ENS Rennes développe une formation d’excellence fondée sur l’interdisciplinarité, l’ouverture internationale et l’adossement fort à la recherche. L’établissement accueille environ 700 élèves et étudiants dans plusieurs domaines scientifiques, notamment les mathématiques, l’informatique, les sciences du sport et de l’éducation physique, l’économie-droit-management, la mécatronique et les sciences de l’environnement. L’ENS Rennes s’appuie sur des collaborations étroites avec l’Université de Rennes, de nombreux laboratoires de recherche nationaux et internationaux ainsi qu’un réseau académique et institutionnel dynamique. Elle favorise le développement de projets scientifiques interdisciplinaires répondant aux grands enjeux sociétaux contemporains, notamment dans les domaines de la santé, du climat et des transitions environnementales. Descriptif du service L’ENS Rennes recrute un·e post‑doctorant·e pour le projet de recherche international IMPHRESS (Improving Heat-Health Response in South Asia) consacré aux impacts des vagues de chaleur extrême sur la santé humaine en Asie du Sud. Cette région du monde est particulièrement vulnérable aux effets du changement climatique en raison de la fréquence croissante des épisodes de chaleur intense, de la densité de population et des fortes inégalités d’exposition et d’accès aux ressources sanitaires. Le projet rassemble plusieurs partenaires académiques et institutionnels internationaux afin de développer des connaissances scientifiques et des outils d’aide à la décision permettant d’améliorer les stratégies d’adaptation aux risques chaleur-santé. Le projet IMPHRESS s’organise autour de 3 lots de travail complémentaires : WP1 - Physiology : Étude des réponses physiologiques, comportementales et fonctionnelles à l’exposition à la chaleur à partir de mesures de terrain, de capteurs portables et d’indicateurs de stress thermique WP2 - Climate science : Développement de bases de données climatiques, de scénarios prospectifs et d’outils de modélisation visant à mieux anticiper les impacts des vagues de chaleur et les capacités d’adaptation WP3 - Community and institutions : Traduction des résultats scientifiques en outils opérationnels et recommandations à destination des acteurs institutionnels, des autorités sanitaires et des communautés locales Description du poste L’ENS Rennes intervient principalement dans le cadre du WP1 - Physiology. Ses activités portent notamment sur : L’analyse des réponses physiologiques à la chaleur. L’utilisation de capteurs portables pour le suivi de l’activité physique et des contraintes physiologiques. Le traitement des signaux physiologiques et biomécaniques. Le développement d’approches de quantification de l’activité physique et de la dépense énergétique. L’exploitation de méthodes de machine learning appliquées aux données issues des capteurs portables. Missions principales : Contribuer au développement des travaux de recherche du WP1 du projet IMPHRESS portant sur les relations entre chaleur extrême, stress thermique et santé humaine en Asie du Sud. Participer à la collecte, l’analyse et l’interprétation de données physiologiques, environnementales et comportementales liées à l’exposition à la chaleur. Collaborer avec les partenaires internationaux du projet (Université de Purdue, Université de Pune, partenaires indiens …) afin de produire des connaissances scientifiques utiles à l’amélioration des politiques de réponse chaleur-santé. Activités principales : Concevoir et mettre en œuvre des protocoles expérimentaux et/ou de terrain relatifs à l’évaluation du stress thermique. Analyser des données physiologiques, climatiques et environnementales à l’aide d’outils statistiques adaptés. Participer aux campagnes de terrain et aux échanges scientifiques avec les partenaires du consortium international. Valoriser les résultats scientifiques sous forme de publications, rapports et communications scientifiques. Contribuer au suivi scientifique et opérationnel du projet IMPHRESS. Participer aux réunions de consortium et aux activités collaboratives interdisciplinaires. Conditions particulières d'exercice La personne recrutée sera accueillie au sein de l’Unité de Recherche Mouvement, Sport, Santé (M2S), laboratoire de recherche rattaché à l’ENS Rennes et implanté sur le campus de Ker Lann à Bruz. Le laboratoire développe des recherches interdisciplinaires dans les domaines de la physiologie de l’exercice, de la biomécanique, des sciences du mouvement humain, de la santé et de l’analyse des activités physiques dans des environnements variés. Des déplacements en France et à l’international, notamment en Asie du Sud, seront réalisés dans le cadre des activités du projet. Descriptif du profil recherché Titulaire d’un doctorat en physiologie de l’exercice, biomécanique, STAPS ou discipline connexe, vous disposez d’une expertise reconnue dans l'utilisation, le traitement et l’analyse des données issues de capteurs portables appliqués à l’activité physique et aux réponses physiologiques. Vous possédez des compétences en reconnaissance automatique d’activités physiques (marche, course, etc.) ainsi qu’en quantification de l’activité physique (vitesse, paramètres locomoteurs, dépense énergétique). À l’aise avec les méthodes de traitement du signal (analyses temporelles et fréquentielles, segmentation, fusion de données multimodales), vous disposez également de solides compétences en modélisation statistique et en machine learning appliquées aux données complexes (physiologiques, comportementales, environnementales). Vous maîtrisez au moins un environnement de programmation scientifique (Python, MATLAB, R ou équivalent). Rigoureux(se), autonome et doté(e) d’un bon esprit d’analyse, vous appréciez le travail en équipe et évoluez aisément dans des environnements de recherche internationaux et interdisciplinaires. Une excellente maîtrise de l’anglais scientifique, à l’écrit comme à l’oral, est indispensable. Le poste est à pourvoir dès le 1er septembre 2026 pour une durée de 20 mois. Les candidatures (CV et lettre de motivation) sont à adressées à Monsieur Jacques Prioux (jacques.prioux@ens-rennes.fr) avant le 02/07/2026. Temps plein Oui Informations complémentaires Management Non Localisation du poste Europe, France, Bretagne, Ille et Vilaine (35) Géolocalisation du poste Avenue de Ker Lann 35170 Bruz Lieu d'affectation (sans géolocalisation) Bruz Critères candidat Niveau d'études / Diplôme Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Spécialités pluriscientifiques Niveau d'expérience min. requis Débutant Langues Anglais (Seuil) Compétences attendues • Maîtrise de l'utilisation de capteurs portables appliqués à l'étude de l'activité physique et des réponses physiologiques à l'effort et à la chaleur (accéléromètres, cardiofréquencemètres, GPS, capteurs inertiels et dispositifs physiologiques embarqués). • Maîtrise de traitement et d'analyse de données issues de capteurs portables (synchronisation, prétraitement, filtrage, extraction de caractéristiques pertinentes à partir de signaux physiologiques et biomécaniques). • Compétences en reconnaissance automatique d'activités physiques humaines à partir de données de capteurs portables (marche, course, ). • Maîtrise des méthodes de quantification de l'activité physique (estimation de la vitesse de marche, de la vitesse de course, des paramètres locomoteurs et de la dépense énergétique associée). • Maîtrise des outils de traitement du signal appliqués aux données physiologiques et de mouvement (analyse temporelle et fréquentielle, filtrage, segmentation, extraction de caractéristiques, fusion de données multimodales). • Compétences avancées en modélisation statistique et en méthodes de machine learning appliquées aux données physiologiques, environnementales et comportementales. • Maîtrise d'environnements de programmation scientifique et d'analyse de données (Python, MATLAB, R ou équivalent). • Capacité à travailler dans un environnement de recherche international, interdisciplinaire et collaboratif. • Bonne maîtrise de l'anglais scientifique écrit et oral. Documents à transmettre L'envoi du CV et d'une lettre de motivation est obligatoire Date de vacance de l'emploi 01/09/2026 Mail à qui adresser les candidatures (bouton postuler) jacques.prioux@ens-rennes.fr Contact 1 Monsieur Jacques Prioux