H/F PostDoctorat, Apprentissage automatique pour des modèles écologiques des communautés bactériennes


Détail de l'offre

Informations générales

Organisme de rattachement

CNRS  

Référence

UMR8023-SIMCOC-007  

Date de début de diffusion

26/11/2025

Date de parution

13/12/2025

Date de fin de diffusion

17/12/2025

Description du poste

Versant

Fonction Publique de l'Etat

Catégorie

Catégorie A (cadre)

Nature de l'emploi

Emploi ouvert uniquement aux contractuels

Domaine / Métier

Recherche - Experte / Expert en expérimentation, instrumentation et techniques biologiques

Statut du poste

Vacant

Intitulé du poste

H/F PostDoctorat, Apprentissage automatique pour des modèles écologiques des communautés bactériennes

Descriptif de l'employeur

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Description du poste

Missions :
Nous recherchons un candidat post-doctorant à la croisée de la physique statistique, de l'apprentissage automatique et de la biologie, intéressé par les aspects théoriques et appliqués de la modélisation basée sur les données. Grâce aux progrès récents, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour établir des modèles de systèmes complexes, qui restent hors de portée des méthodes standard basées sur les principes fondamentaux.


Activités :
Développer des outils d'apprentissage automatique non supervisés pour les modèles de consommation des ressources en écologie.

Appliquer ces méthodes pour modéliser, à partir de données expérimentales, l'évolution des populations bactériennes dans des micro-communautés étudiées expérimentalement en les cultivant en laboratoire.
Contexte de travail :
Le post-doctorat sera effectué au département de physique de l'École normale supérieure de Paris, sous la supervision de S. Cocco. La durée du poste est d'un an, renouvelable pour deux ans.

Conditions particulières d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Descriptif du profil recherché

Competences :
Les candidats au poste de post-doctorant doivent posséder de solides connaissances en physique statistique, en méthodes d'inférence et en analyse de données, ainsi que des compétences en analyse et en programmation informatique. De plus, ils doivent manifester un intérêt marqué et, si possible, avoir une expérience préalable en biologie computationnelle et/ou en bio-informatique.
Contraintes et risques :
Il s'agit d'un travail théorique sans risques associés aux expériences

Temps plein

Oui

Rémunération contractuels (en € brut/an)

à partir de 3082 euros bruts mensuels

Pays

Localisation du poste

Europe, France, Île-de-France, Paris (75)

Géolocalisation du poste

PARIS 05

Lieu d'affectation (sans géolocalisation)

75005 PARIS 05 (France)

Critères candidat

Niveau d'études / Diplôme

Niveau 7 Master/diplômes équivalents

Spécialisation

Sciences naturelles (biologie-géologie)

Langues

Français (Seuil)