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.