Descriptif du poste: 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.