Doctorant F/H Principes d'un encodage robuste des stratégies dans des petits circuits neuronaux

Contexte et atouts du poste

Dans le cadre d'un partenariat , nous collaborons avec une équipe de neurosciences expérimentales au NeuroPSI . L'objectif est de développer des méthodes d'analyse pour étudier de petits circuits neuronaux entraînés à résoudre des tâches et à implémenter des stratégies d'exploration . Le but est notamment de quantifier la diversité et la robustesse de ces différents circuits, ainsi que leur dépendance à certaines propriétés de connectivité et à leur nombre .

Mission confiée

Missions :

• Implémenter, simuler et entraîner de petits circuits neuronaux.
• Développer des algorithmes capables de les caractériser.

Contexte scientifique :

Pour une meilleure compréhension du sujet de recherche proposé (M2 en neurosciences computationnelles).
Collaboration :

La personne recrutée sera en lien avec l'équipe de Claire Eschbach pour comparer les résultats théoriques avec les circuits observés chez la larve de drosophile.

Principales activités

Principales activités:

1. Développer et implémenter des modèles de petits circuits neuronaux (simulations, entraînement, optimisation).
2. Concevoir des algorithmes d'analyse pour caractériser la diversité, la robustesse et les propriétés de connectivité des circuits.
3. Collaborer avec l'équipe de Claire Eschbach (NeuroPSI).
4. Rédiger la documentation scientifique (méthodes, protocoles, résultats) et publier dans des revues spécialisées.
5. Présenter les avancées des travaux lors de séminaires, conférences

Activités complémentaires :

1. Former les membres de l'équipe
2. Animer des réunions de travail
3. Participer à la diffusion des résultats

Compétences

Compétences techniques et niveau requis :
Connaissances en neurosciences computationnelles et modélisation de circuits

Langues : Anglais scientifique (niveau avancé, lecture/rédaction d'articles
Français (courant, pour la collaboration en équipe)

Compétences relationnelles
Aisance pour présenter des résultats techniques à des publics variés

Compétences additionnelles appréciées : Connaissance de frameworks comme TensorFlow/PyTorch

Avantages

• Restauration subventionnée
• Transports publics remboursés partiellement
• Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
• Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
• Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
• Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
• Accès à la formation professionnelle
• Sécurité sociale