Description

Poste ingénieur traitement de signaux d’électroencéphalographie (EEG) et apprentissage machine, Lille

Missions

·       Développer des pipelines de traitement du signal EEG (prétraitement, filtrage, extraction de caractéristiques).

·       Développer, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique et/ou profond (ML/DL) appliqués aux données EEG.

·       Mettre en œuvre des méthodes de classification, régression ou détection d’événements (ex. états cognitifs, pathologies, intentions motrices).

·       Optimiser les performances des modèles (feature engineering, sélection de modèles, validation croisée).

·       En lien avec des ergonomes, proposer une interface homme-machine pour l’utilisation en clinique.

·       Intégrer les développements dans un logiciel stand-alone.

·       Assurer la documentation, la traçabilité et la reproductibilité des développements.

Compétences requises

·       Maîtrise du traitement du signal (filtrage, FFT, ondelettes, analyses temps-fréquence).

·       Connaissance des signaux EEG (artefacts, montage, référencements, normes).

·       Maîtrise des algorithmes de machine learning (SVM, forêts aléatoires, k-NN, réseaux de neurones).

·       Notions en deep learning (CNN, RNN, Transformers) appliqué aux séries temporelles.

·       Programmation scientifique en Python (NumPy, SciPy, MNE, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).

·       Connaissance des bonnes pratiques de développement.

Compétences appréciées

·       Expérience en interfaces cerveau-machine (BCI).

·       Notions de réglementation médicale et de données de santé (RGPD, dispositifs médicaux).

·       Notions de statistiques et d’évaluation de modèles.

Profil recherché

Profil

·       Diplôme Bac+5 minimum (école d’ingénieur, master) en traitement du signal, data science, intelligence artificielle, biomédical ou neurosciences.

·       Expérience professionnelle ou académique dans l’analyse EEG et/ou la data science.