Présentation de l’École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris
L’ESPCI Paris – PSL (École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris) est une école d’ingénieurs généraliste qui forme, depuis 1882, des ingénieurs de rupture, adaptables et créatifs, dotés d’un solide bagage théorique et expérimental, conscients des enjeux de la société.
Elle est intégrée à un centre de recherche reconnu internationalement en physique, chimie et biologie (500 publications par an). Elle est connue pour sa capacité à transformer les connaissances issues de la recherche fondamentale en innovations de rupture (2 brevets par mois, 3 start-ups par an).
Distinguée par 6 Prix Nobel, elle accueille 400 élèves-ingénieurs, 530 chercheurs (dont 250 doctorants et 100 post-doctorants) dans 10 unités mixtes de recherche et environ 100 agents des fonctions support de la recherche et de l’enseignement.
Depuis sa création, l’ESPCI n’a cessé de mobiliser ses forces et compétences au service de sujets sociétaux majeurs et de défendre l’importance de la science au service de la société. L’environnement, la solidarité, la santé, l’accès et l’ouverture au savoir sont des enjeux que l’ESPCI s’est engagée à prendre en compte dans son quotidien tout en contribuant à les faire avancer. L’ESPCI défend l’égalité des chances et promeut la diversité sociale. Elle encourage et valorise l’engagement, notamment associatif, de ses étudiants.
Notre établissement fait partie de l’Université Paris Sciences & Lettres. Numéro 1 du classement mondial des jeunes universités publié par le Times Higher Education, PSL figure aussi dans le top 50 des meilleures universités mondiales (Shanghai, Times Higher Education, QS, CWUR).
L’ESPCI est engagée dans un vaste projet de rénovation de son campus parisien qui fera d’elle un des sites scientifiques les plus modernes de Paris.
Rattachement du poste
Il s’agit de travailler dans l’équipe « Cerebral Codes and Circuits Connectivity (C4) » dirigée par Pr. Gisella Vetere et située dans l’unité Plasticité du Cerveau, UMR 8249 à l’ESPCI Paris.
Nos recherches portent sur les mécanismes neuronaux qui sous-tendent la formation, la stabilisation et la modulation des mémoires émotionnelles, en étudiant l’activité de populations neuronales à la fois au niveau cellulaire et à l’échelle des circuits.
Pour cela, nous combinons des approches d’imagerie et de neuromodulation de pointe, incluant l’optogénétique en boucle fermée, la fiber photometry et l’imagerie calcique, permettant de suivre la dynamique de réseaux neuronaux in vivo lors de comportements liés à la mémoire et à l’émotion.
Nous analysons ces mécanismes dans plusieurs régions clés du cerveau, telles que l’hippocampe, le cortex, le thalamus et l’amygdale, afin de comprendre comment ces structures coopèrent pour encoder, stocker et exprimer des souvenirs aversifs ou appétitifs.
Les études in vivo sont complétées par des approches quantitatives d’analyse de données, permettant d’identifier les ensembles neuronaux (engrams) engagés dans des tâches mnésiques et d’examiner leur contribution causale au comportement.
Ces travaux fournissent des bases mécanistiques essentielles pour l’étude des troubles de la mémoire et des pathologies anxieuses.
Missions et responsabilités
Nous recherchons un·e Ingénieur·e de Recherche pour soutenir l’analyse de données au sein de l’équipe C4. Le poste est principalement axé sur l’analyse de données d’imagerie calcique in vivo acquises lors d’expériences comportementales. L’ingénieur·e travaillera sur des vidéos comportementales et sur des traces calciques provenant de centaines de neurones par animal et par session. L’ensemble des données expérimentales sera produit par les doctorant·e·s et post-doctorant·e·s du laboratoire.
Responsabilités principales :
• Développer et mettre en œuvre des pipelines d’analyse en utilisant des outils Python open-source et des scripts personnalisés.
• Explorer des jeux de données riches combinant imagerie calcique et comportement afin de comprendre comment les souvenirs sont encodés et réactivés dans le cerveau.
• Collaborer avec notre équipe internationale et interdisciplinaire pour concepire et interpréter des analyses répondant à des questions scientifiques majeures.
• Appliquer des approches statistiques et de machine learning (p. ex. PCA, UMAP, classifieurs, graphes de corrélation) pour caractériser la dynamique mnésica.
• Garantir la fiabilité, l’organisation et la reproductibilité des données à travers les expériences.
• Contribuer à la préparation de figures et à la présentation des résultats dans les manuscrits et lors des réunions de laboratoire.
Profil
Qualifications requises :
• Master (ou équivalent) en ingénierie, neurosciences, neurosciences computationnelles, informatique ou domaine associé.
• Les candidat·e·s sans formation préalable en neurosciences sont encouragé·e·s à postuler, à condition de démontrer un fort intérêt et une réelle motivation à apprendre les concepts en neurosciences.
• Solides compétences en programmation Python, en particulier avec des bibliothèques telles que numpy et scikit-learn.
• Excellente maîtrise de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit.
• Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler efficacement au sein d’une équipe pluridisciplinaire.
• Autonomie et esprit d’initiative.
Qualifications souhaitées :
• Expérience préalable dans un environnement de recherche en neurosciences ou dans un contexte fortement orienté vers l’analyse de données.
• Expérience dans l’analyse de données neuronales, en particulier d’imagerie calcique.
• Familiarité avec les pratiques DevOps (p. ex. Git, gestion et gouvernance des données).
• Maîtrise de PyTorch ou TensorFlow.
Modalités de Recrutement
Catégorie : A
Filière : Sciences du Vivant
Corps : Ingénieur
Le poste est à pourvoir :
• par voie de mutation pour les agents titulaires de la Ville de Paris ;
• par voie de détachement pour les agents titulaires d’autres fonctions publiques ;
• par voie contractuelle pour une durée d’un an pour les agents non titulaires.
Les candidatures de personnes disposant de la RQTH sont encouragées.
Poste à pourvoir à compter du : Février 2026
Contact
Les candidatures (CV, lettre de motivation) sont à transmettre par courriel à gisella.vetere@espci.fr en indiquant leur statut (Titulaire ou Non titulaire) ainsi que leur corps et grade (uniquement pour les titulaires)
Pour tout complément d’informations, contacter : Gisella Vetere
Lieu
10, Rue Vauquelin 75005 Paris
Métro ligne 7 (Place Monge/Censier Daubenton) - RER B (Luxembourg) - Bus 21, 27 & 47 - 3 Vélib’ stations à proximité.
