<div dir="ltr">







<p class=""><span class=""><b>Post-Doc/Research position in:</b></span></p>
<p class=""><span class=""><b>Supervised learning on neuroscience time-series with application to epilepsy</b></span></p>
<p class=""><span class="">Place: TELECOM ParisTech, 75013 Paris, France</span></p>
<p class=""><span class="">Duration: 1 year (extension possible)</span></p>
<p class=""><span class="">Start: Any date from September 1st, 2016</span></p>
<p class=""><span class="">Salary: according to background and experience</span></p>
<p class=""><span class=""><b>Keywords:</b> machine learning, time-series, optimization, conditional random fields (CRF), representation learning, electroencephalography (EEG)</span></p>
<p class=""><b>Position description</b><br></p>
<p class=""><span class="">The objective of the project is to develop machine learning tools that can facilitate the review, the visualization, the processing and the annotation of clinical intracranial EEG data in the context of epilepsy. Epilepsy is a pathology that leads to prototypical patterns in the recorded time series (spikes, high frequency oscillations, seizures). The objective of the project is to build algorithms that automatically pinpoint such events in raw intracranial EEG data. The approach envisioned is based on state-of-the-art machine learning techniques (representation learning, conditional random fields).</span></p>
<p class=""><span class="">The position is funded by a joint grant between Alexandre Gramfort and Slim Essid at the Signal and Image Processing department at Telecom ParisTech, the companies <a href="http://www.dataiku.com/"><span class="">Dataiku</span></a> and <a href="http://www.bioserenity.com/"><span class="">Bioserenity</span></a> as well as the <a href="http://icm-institute.org/fr/"><span class="">ICM Institute</span></a> at the Salpétrière hospital.</span></p>
<p class=""><span class=""><b>Work Environment</b></span></p>
<p class=""><span class="">TELECOM ParisTech is the leading graduate School of Institut TELECOM with more than 160 research professors and over 250 Engineering degrees, 50 PhD and 150 specialized masters (post graduates) awarded per year. The signal and image processing (TSI) department conducts leading research in the field of statistics, machine learning and signal processing with regular publications in leading conferences (NIPS, ICML, ICCASP, etc.) and journals (JMLR, IEEE Trans. Med. Imaging, IEEE Trans. Signal Processing, etc.).</span></p>
<p class=""><span class="">The candidate will be integrated to a team formed by 6 PIs, more than 10 PhD students, 4 engineers and 3 post-docs, among which are 6 persons dedicated to the statistical analysis of electrophysiological signals. The local expertise is unique with both significant experience in signal processing, machine learning, statistics and in applied neuroscience data munging.</span></p>
<p class=""><span class=""><b>Candidate Profile</b></span></p>
<p class=""><span class="">As minimum requirements, the candidate will have:</span></p>
<p class=""><span class="">a PhD in computer science, statistics / machine learning, signal processing</span></p>
<p class=""><span class="">strong programming skills (Experience with Python is a definite plus)</span></p>
<p class=""><span class="">strong communication skills in English.</span></p>
<p class=""><span class="">The ideal candidate would also have:</span></p>
<p class=""><span class="">- Prior experience with EEG data analysis and/or electrophysiology signals</span></p>
<p class=""><span class="">- Ability to work in a multi-partner collaborative environment.</span></p>
<p class=""><span class="">- Basic knowledge of French (not required).</span></p>
<p class=""><span class=""><b>Contacts </b>Interested applicants can contact Alexandre Gramfort or Slim Essid for more information or directly email a candidacy letter including a Curriculum Vitae, a list of publications and a statement of research interests.</span></p>
<p class=""><span class="">- Alexandre Gramfort  (<a href="mailto:alexandre.gramfort@telecom-paristech.fr"><span class="">alexandre.gramfort@telecom-paristech.fr</span></a>)</span></p>
<p class=""><span class="">- Slim Essid (<a href="mailto:slim.essid@telecom-paristech.fr"><span class="">slim.essid@telecom-paristech.fr</span></a>)</span></p></div>