Post-doc en neurophysiologie et Machine Learning

SFBI; Paris; Sur place; EUR 36 000 - 45 000; Plein temps

Résumé du poste

SFBI recherche un post-doctorant en neurophysiologie et machine learning à Paris pour développer un modèle prédictif et conduire des expérimentations de stimulation neuromusculaire respiratoire, en milieu CNRS/Inserm.

Le poste est en CDD de 18 mois, avec prise de poste le 1er décembre 2026, et s’effectue en collaboration entre CNRS Dev2A (Paris), IBPS et LS2N (Nantes).

Qualifications

• Post-doctorat en Neurophysiologie et Machine Learning.
• Expérience en modélisation prédictive et expérimentations de stimulation neuromusculaire respiratoire.

Responsabilités

• Mettre en place un modèle prédictif et conduire des expérimentations.
• Collaborer avec CNRS Dev2A, IBPS Paris et LS2N pour les expériences et l’analyse des résultats.

Connaissances

Neurophysiologie

Machine Learning

Formation

Doctorat

Description du poste

Post-doc en neurophysiologie et Machine Learning

CDD·Postdoc·18 moisBac+8 / Doctorat, Grandes ÉcolesDev2A, CNRS UMR8263, Inserm U1345, IBPS·Paris (France)Selon grille CNRS (environ 3200–4 000 € brut/mois)

Date de prise de poste : 1 décembre 2026

Neurophysiologie Machine Learning

Post-doctorat en Neurophysiologie et Machine Learning pour la mise en place d’un modèle prédictif et
des expérimentations pour la stimulation neuromusculaire respiratoire.

Collaboration entre le laboratoire CNRS Dev2A unit, Near Team, Paris 5e, IBPS, Campus Jussieu. (Isabelle Vivodtzev) et le LS2N, Nantes Université & Ecole Centrale de Nantes (Jérémie Bourdon, & Carito Guziolowski)