Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Innovation

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire LISV
Durée : 10 mois
Contact : olivier.rabreau@uvsq.fr
Date limite de publication : 2025-06-01

Contexte :
Notre laboratoire de recherche (www.lisv.uvsq.fr) se consacre à l’exploration de nouvelles méthodes pour détecter les troubles neurovisuels, en particulier chez les patients ayant subi un AVC. Dans le cadre de notre projet de recherche “APTICONDUITE”, financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR), nous utilisons un simulateur de conduite automobile équipé de capteurs biométriques afin de recueillir des données comportementales et physiologiques.

Nous recherchons un(e) Data Scientist motivé(e) pour analyser ces données et contribuer au développement d’une méthodologie innovante permettant d’identifier des dysfonctionnements neurovisuels.

L’objectif étant de pouvoir proposer une meilleure solution d’accompagnement du diagnostic basée sur la classification de résultats de tests d’aptitude réalisés via le simulateur.

Contexte de travail

• Le ou la candidat(e) rejoindra une équipe de chercheurs dynamique et en pleine expansion au sein du laboratoire LISV de l’Université de Versailles Saint-Quentin (www.lisv.uvsq.fr). Le laboratoire est membre de l’université Paris-Saclay. Le travail sera effectué dans l’équipe “Robotique interactive” coordonnée par le Pr. Abderraouf Benali qui explore l’interaction entre l’utilisateur et les systèmes robotiques au sein de son environnement.

• L’étude s’inscrit dans le cadre du projet de recherche “APTICONDUITE” financé par la Délégation de la Sécurité Routière (DSR). Ce projet est en collaboration avec le centre national d’expertise sur les aides à la mobilité, le CEREMH (www.ceremh.org) et le centre hospitalier de Plaisir (www.ch-plaisir.fr).

Conditions

• Rémunération brute : 3036.81€/mois
• Durée : 10 mois avec possibilité de prolongation selon l’avancée du projet.
• Lieu de travail : laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy (France) (poste en présentiel avec possibilité de télétravail)

Sujet :
Missions

• Traiter et analyser les données recueillies via des capteurs biométriques (ECG, suivi oculaire, EEG, etc.) lors des sessions de simulation de conduite.
• Mettre en œuvre des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour identifier des patterns liés aux troubles neurovisuels.
• Collaborer avec une équipe de chercheurs pluridisciplinaires (neurologues, ingénieurs, psychologues).
• Développer et valider des modèles prédictifs afin de détecter les anomalies neurovisuelles chez les patients.
• Participer à la rédaction de rapports scientifiques et à la communication des résultats lors de conférences ou de publications.

Profil du candidat :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Formation et compétences requises :
• Formation : Doctorat en Science des Données, Informatique, Mathématiques Appliquées, ou domaine connexe.
• Compétences techniques :
o Maîtrise des techniques de Machine Learning, de classification automatique et de tests de significativité.
o Maîtrise des langages de programmation pour le traitement des données.
o Expérience dans le traitement de données biométriques, physiologiques ou médicales est un plus.
o Connaissance des outils de traitement de signaux (EEG, ECG, suivi oculaire) est un plus.
o Maîtrise des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Compétences analytiques : Capacité à interpréter des données complexes et à proposer des solutions méthodologiques adaptées.
• Qualités : Autonomie, rigueur scientifique, esprit d’équipe et curiosité pour les applications médicales et les neurosciences.

Adresse d’emploi :
Laboratoire LISV, 10-12 avenue de l’Europe, 78140 Vélizy, France

Document attaché : 202409200755_PostV9_French.pdf