Ingénieur d’études (H/F) : Modélisation générative de réseaux cérébraux à partir de représentat[...]

CNRS; Paris; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Un institut de recherche à Paris cherche un Ingénieur d’études pour modéliser la topologie des réseaux neuronaux en utilisant Python et des modèles génératifs. Le candidat idéal a un BAC+5, une forte formation en physique ou mathématiques appliquées. Ce poste offre une rémunération entre 2571€ et 3817€ pour un contrat de 4 mois.

Qualifications

• Solide formation quantitative en physique ou mathématiques appliquées.
• Maîtrise de Python et simulations numériques attendue.

Responsabilités

• Développer un code Python pour inférer les positions des nœuds latents.
• Créer une procédure de sélection de la dimension de l’espace latent.
• Étendre le modèle à des espaces latents non euclidiens.

Connaissances

Physique

Mathématiques appliquées

Apprentissage automatique

Statistiques

Python

Simulations numériques

Formation

BAC+5 dans un domaine pertinent

Description du poste

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Ingénieur d’études (H/F) : Modélisation générative de réseaux cérébraux à partir de représentations latentes apprises

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :

Date Limite Candidature : vendredi 22 août 2025 23:59:00 heure de Paris

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Ingénieur d’études (H/F) : Modélisation générative de réseaux cérébraux à partir de représentations latentes apprises
Référence : UMR3571-CHRVES-005
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 15
Date de publication : vendredi 1 août 2025
Type de contrat : IT en contrat CDD
Durée du contrat : 4 mois
Date d'embauche prévue : 1 novembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : Entre 2571€ et 3817€
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 traitement de donnees

Missions

Ce projet vise à développer un nouveau cadre génératif pour modéliser la topologie des circuits des réseaux neuronaux des petits animaux. Ce cadre s'appuie sur des modèles de réseaux génératifs basés sur l'intégration des nœuds dans un espace métrique où les distances déterminent les probabilités de liaison à partir d'un noyau appris à partir des données. Le projet consistera à généraliser les modèles de graphes d'espace latent en apprenant les noyaux de distance définissant les probabilités de connexion entre les neurones à partir des données et, éventuellement, en les étendant à des espaces latents non euclidiens.

Activités

- Développer un code Python efficace pour inférer les positions des nœuds latents basée sur l'optimisation stochastique de la vraisemblance des données.
- Développer une procédure de sélection de la dimension de l’espace latent basée sur la validation croisée ou la sélection de modèles bayésienne.
- Éventuellement étendre le modèle à des espaces latents non euclidiens.

Compétences

Nous recherchons un.e candidat.e très motivé.e ayant une solide formation quantitative en physique ou en mathématiques appliquées (y compris, mais sans se limiter à, l'apprentissage automatique et la statistique). Une maîtrise de Python et des simulations numériques est attendue.

Contexte de travail

Au laboratoire, nous nous appuyons principalement sur la larve de Drosophila melanogaster comme animal modèle pour étudier ces questions. Son connectome complet, contenant ~12,000 neurones, a été cartographié à une résolution synaptique. En outre, une vaste boîte à outils génétique permet de cibler et de contrôler des neurones individuels chez des animaux au comportement libre. Des cribles à grande échelle ont révélé l'influence individuelle de milliers de neurones sur le comportement de millions de larves, et plusieurs microcircuits contrôlant des décisions et des actions comportementales spécifiques ont été identifiés.

Le.La candidat.e sélectionné.e travaillera dans un environnement interdisciplinaire mêlant physiciens, biologistes et mathématiciens.