Offre de Post-Doc au Ginesislab
Recherchons un Post-Doc en Data sciences et Neurosciences
Le Ginesislab recherche un(e) post-doctorant(e) pour réaliser des recherches sur l’extraction de phénotypes sur des données d’imagerie cérébrales (IRM structurelle, de diffusion et fonctionnelle). Ce post-doc devra développer et valider ces approches en utilisant différentes cohortes (BIL&GIN, i-Share, UK-BIOBANK, Human Connectome Project). Il/elle aura tout d’abord pour tâche de superviser l’analyse et d’effectuer les tests de validation pour qualifier la variance et la reproductibilité des phénotypes calculés pour chaque sujet et chaque cohorte. Durant une deuxième phase, ce post-doc travaillera sur les méthodes de prédiction de l’organisation anatomo-fonctionnelles d’un individu en utilisant des méthodes de classification du type « support vector machine », forêts aléatoires ou d’apprentissage profond utilisant les phénotypes identifiés dans la première phase. Outre la publication de ces travaux dans des revues internationales de premier plan, l’objectif principal est le transfert des technologies vers l’entreprise.
Qu’est ce que le Ginesislab?
Créé sous l’égide du programme Laboratoire commun public-privé de l’ANR et soutenu par le CEA, le Ginesislab associe un laboratoire académique, le Groupe d’Imagerie Neurofonctionnelle (GIN) spécialisé dans les neurosciences, et l’entreprise Cadesis spécialisée dans le déploiement de systèmes d’information. Les principaux axes de recherche sont : 1) la gestion intégrée de chaînes de traitement de données d’imagerie cérébrale, la conception et l’automatisation de calculs locaux ou déportés dans des centres de calculs; 2) le développement et l’intégration de méthodes statistiques d’analyse de la variabilité intra et inter-cohortes dans un but de classification et de détection des déterminants sains et pathologiques de l’organisation anatomo-fonctionnelle du cerveau humain.
Connaissances requises ?
Le candidat présentant un cursus « informatique/data sciences » ou un cursus « neurosciences » seront évalués selon les critères suivants :
- Compétence en imagerie médicale et traitement d’images anatomiques et fonctionnelles;
- Compétence en mathématiques appliquées/statistiques, analyses multivariées, classification et prédiction;
- Connaissances en méthodologie de développement et en langages de programmation (une connaissance de Matlab, de Python et de leurs environnements sera appréciée);
- Rigueur, autonomie et curiosité pour s’impliquer dans un projet multidisciplinaire et multi-équipes;
- Bonnes capacités pour communiquer en anglais (Oral et écrit).
Pour être éligible, le dossier de candidature devra comporter:
- Un CV complet intégrant l’expérience du candidat ainsi que ses formations académiques;
- Des lettres de recommandation de personnes pouvant apporter leur soutien au candidat;
- Une lettre de motivation pour le poste, détaillée et personnalisée;
- Les publications du candidat (format PDF).
Les candidatures seront évaluées par analyse du dossier et un entretien par les co-directeurs du Ginesislab.
Personnes à contacter :
- Marc Joliot, GIN-IMN, marc.joliot@u-bordeaux.fr
- Philippe Boutinaud, Cadesis, pboutinaud
@cadesis.com