Offres d’emploi

Post-doctorant : Datasciences et Neurosciences

Contacts :

Marc Joliot, GIN UMR5293, Bordeaux, marc.joliot@u-bordeaux.fr

Philippe Boutinaud, Fealinx, pboutinaud@fealinx.com

Localisation : UMR5293-Institut des Maladies Neurodégénératives, Equipe 5, Groupe d’imagerie neurofonctionnelle, Bordeaux,

Date de prise de fonction : Mai à Septembre 2017

Durée : 2 ans et 6 mois (Contrat annualisé)

Contexte:

Créé sous l’égide du programme Laboratoire commun public-privé de l’ANR et soutenu par le CEA, l’objectif du laboratoire est de conduire des recherches dans le domaine de la gestion et de l’analyse de grandes bases d’images biomédicales. Ginesislab associe un laboratoire académique, le Groupe d’Imagerie Neurofonctionnelle (GIN) spécialisé dans les neurosciences, et l’entreprise Fealinx (ex-Cadesis) spécialisée dans le déploiement de systèmes d’information. Les principaux axes de recherche du Ginesislab 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 variants sains et pathologiques de l’organisation anatomo-fonctionelle.

Description

Ginesislab recherche un post-doctorant pour réaliser des recherches sur l’extraction de phénotypes des données d’imagerie cérébrales (IRM structurel, de diffusion et fonctionnelle). Il devra proposer, développer et valider ces techniques en utilisant les cohortes de données acquises au sein du GIN (BIL&GIN et I-Share) ou accessibles dans le cadre de partenariats (UK-BIOBANK, HCP). Les techniques d’analyses seront développées ou appliquée et évaluée par le post-doctorant. Il aura pour tâche de superviser l’analyse et de proposer et réaliser les tests de validation pour qualifier la variance et la reproductibilité des phénotypes calculés à travers respectivement les sujets et les différentes cohortes. Dans une deuxième phase, le post-doctorant travaillera sur les méthodes de prédiction de l’organisation anatomo-fonctionelles d’un individu en utilisant des méthodes de classification du type « support vector machine », forêts aléatoires ou d’apprentissage profond utilisant les phénotypes qualifiés dans la première phase.

Les deux objectifs sont la publication dans des revues internationales de premier plan et le transfert des technologies vers l’entreprise.

Connaissances requises:

Le post-doctorant pourra venir d’un cursus informatique, data science ou d’un cursus neurosciences. Les critères d’évaluation du candidat sont :

  • Compétence dans le domaine de l’imagerie médicale et du traitement d’images anatomique et ou fonctionnelle.
  • Compétence dans le domaine des mathématiques appliquées / statistique, analyses multivariées, classification et prédiction.
  • Connaissances en méthodologie de développement et sur les langages de programmation en général, une connaissance de Matlab, Python et de leur environnement 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).

Le poste offrira :

  • L’opportunité de travailler dans un environnement interdisciplinaire, à l’interface entre le monde de la santé, les neurosciences, l’informatique et les mathématiques appliquées
  • L’opportunité de travailler dans un environnement convivial et riche en échange avec des équipes leaders dans leur domaine de recherche en imagerie médicale, traitement d’images et gestion des informations d’imagerie en mode distribué et hétérogène
  • L’opportunité de travailler sur les cohortes d’images cérébrales mondiales (BIL&GIN France, I-Share France, UK-BIOBANK, HCP USA, …)
  • L’opportunité de travailler dans un environnement couplant des objectifs technologiques innovants et des objectifs opérationnels motivants
  • Un support dans les tâches de gestion des données et de leur traitement (par un poste ingénieur plein temps recruté par le Ginesislab). Un support dans l’intégration des méthodologies par l’entreprise Fealinx (par l’équipe R&D).
  • Des perspectives d’embauche dans l’entreprise et le monde académique.

Candidature

Les candidatures seront évaluées « au fil de l’eau » par analyse du dossier (voir ci-dessous) et un entretien par les co-directeurs du Ginesislab.

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 « pdf » des publications du candidat