H/F PostDoctorat, Apprentissage automatique pour des modèles écologiques des communautés bactér[...]

CNRS; Paris; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Un établissement de recherche en sciences à Paris recherche un candidat pour un postdoctorat en apprentissage automatique appliqué à des modèles écologiques. Le candidat développera des outils d'apprentissage non supervisés pour modéliser des données expérimentales sur les populations bactériennes. Une solide formation en physique statistique et en analyse de données est essentielle pour réussir dans ce projet innovant.

Qualifications

• Solides connaissances en physique statistique et méthodes d'inférence.
• Compétences avérées en analyse de données et programmation.
• Intérêt marqué pour la biologie computationnelle.

Responsabilités

• Développer des outils d'apprentissage automatique non supervisés.
• Modéliser l'évolution des populations bactériennes à partir de données.

Connaissances

Physique statistique

Méthodes d'inférence

Analyse de données

Programmation informatique

Biologie computationnelle

Bio-informatique

Formation

BAC+5

Description du poste

H/F PostDoctorat, Apprentissage automatique pour des modèles écologiques des communautés bactériennes

Date Limite Candidature : mercredi 17 décembre 2025 23:59:00 heure de Paris

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler

Informations générales

• Intitulé de l'offre : H/F PostDoctorat, Apprentissage automatique pour des modèles écologiques des communautés bactériennes
• Référence : UMR8023-SIMCOC-007
• Nombre de Postes : 1
• Lieu de travail : PARIS 05
• Date de publication : mercredi 26 novembre 2025
• Type de contrat : IT en contrat CDD
• Durée du contrat : 12 mois
• Date d'embauche prévue : 10 janvier 2026
• Quotité de travail : Complet
• Rémunération : à partir de 3082 euros bruts mensuels
• Niveau d'études souhaité : BAC+5
• Expérience souhaitée : Indifférent
• BAP : A - Sciences du vivant, de la terre et de l'environnement
• Emploi type : Ingenieure ou ingenieur biologiste en analyse de donnees

Missions

Nous recherchons un candidat post-doctorant à la croisée de la physique statistique, de l'apprentissage automatique et de la biologie, intéressé par les aspects théoriques et appliqués de la modélisation basée sur les données. Grâce aux progrès récents, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour établir des modèles de systèmes complexes, qui restent hors de portée des méthodes standard basées sur les principes fondamentaux.

Activités

Développer des outils d'apprentissage automatique non supervisés pour les modèles de consommation des ressources en écologie.

Appliquer ces méthodes pour modéliser, à partir de données expérimentales, l'évolution des populations bactériennes dans des micro-communautés étudiées expérimentalement en les cultivant en laboratoire.

Compétences

Les candidats au poste de post-doctorant doivent posséder de solides connaissances en physique statistique, en méthodes d'inférence et en analyse de données, ainsi que des compétences en analyse et en programmation informatique. De plus, ils doivent manifester un intérêt marqué et, si possible, avoir une expérience préalable en biologie computationnelle et/ou en bio-informatique.

Contexte de travail

Le post-doctorat sera effectué au département de physique de l'École normale supérieure de Paris, sous la supervision de S. Cocco. La durée du poste est d'un an, renouvelable pour deux ans.

Contraintes et risques

Il s'agit d'un travail théorique sans risques associés aux expériences.