Ingénieur en modélisation et analyse (H/F) : Affiner et rejouer les représentations neuronales :

CNRS; Paris; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Un organisme de recherche français cherche un Ingénieur en modélisation et analyse à Paris pour analyser des données neuronales et développer des modèles théoriques. Ce poste requiert un BAC+5, des compétences en physique statistique et en neurosciences computationnelles. La rémunération commence à 2571 euros brut selon l'expérience.

Qualifications

• BAC+5 en domaine pertinent requis.
• Connaissances en physique statistique et neurosciences souhaitées.
• Compétences en modélisation et analyse de données.

Responsabilités

• Analyser les données neuronales disponibles.
• Proposer un modèle théorique pour expliquer les trajectoires neuronales.
• Développer des outils et concepts pour la modélisation.

Connaissances

Physique statistique avancée

Connaissances de base en neurosciences computationnelles

Analyse de données

Simulations numériques

Apprentissage machine

Formation

BAC+5

Description du poste

Informations générales

Intitulé de l'offre : Ingénieur en modélisation et analyse (H/F) : Affiner et rejouer les représentations neuronales
Référence : UMR8023-REMMON0-010
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : samedi 15 novembre 2025
Type de contrat : IT en contrat CDD
Durée du contrat : 7 mois
Date d'embauche prévue : 1 février 2026
Quotité de travail : Complet
Rémunération : à partir de 2571 euros brut selon experience
Niveau d'études souhaité : BAC+5
Expérience souhaitée : Indifférent
BAP : E - Informatique, Statistiques et Calcul scientifique
Emploi type : Ingenieure ou ingenieur en calcul scientifique

Missions

Les réseaux neuronaux construisent des représentations à haute dimension des entrées sensorielles, par exemple visuelles, afin de traiter les informations qu'elles véhiculent. Des expériences récentes ont montré que lorsqu'un même stimulus est présenté à un animal, sa représentation change progressivement. Cette dérive dynamique semble être influencée par le fait que ces représentations sont rejouées en l'absence de présentation du stimulus. L'objectif du poste sera d'analyser les données neuronales disponibles et de proposer un modèle théorique expliquant ce phénomène.

Activités

Analyser les données neuronales, développer des outils et des concepts de modélisation, simuler et analyser le comportement des modèles.

Compétences

Physique statistique avancée, connaissances de base en neurosciences computationnelles et analyse de données, simulations numériques et apprentissage machine.

Contexte de travail

Insertion dans l'Equipe 11 Physique et in Inférence Statistique pour la Biologie, Participation aux groupes de travail de l'équipe, aux séminaires de laboratoire.

Contraintes et risques

Risques liés aux écrans