Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (LTSI)

About the Company

Les recherches du LTSI sont à l’interface des disciplines relevant des domaines des sciences et technologies de l’information et de la santé. Leurs visées sont à la fois méthodologiques, technologiques et cliniques et leurs finalités sont l’interprétation et l’aide à la décision. Elles s’articulent autour du noyau ‘signal-modèle-image’, ces trois composantes apportant une plus value essentielle. Les travaux sont menés au sein de cinq équipes. Chaque équipe est focalisée sur une cible circonscrite et est constituée autour d’un groupe pluridisciplinaire capable d’intégrer dans sa démarche les connaissances physiologiques les plus récentes du domaine et d’identifier les questions méthodologiques sous-jacentes. Les travaux de l’équipe CINETYKS concernent la dynamique des systèmes neuronaux dans l'épilepsie. L’équipe SEPIA est centrée sur la stimulation thérapeutique et le monitoring personnalisés pour l'insuffisance cardiaque et les apnée-bradycardies. L’équipe IMPACT est axée sur l’aide à la décision par l’image et la modélisation pour la planification et l'assistance chirurgicale et thérapeutique specifique-patient sur tissus mous. Deux domaines d'égale importance sont abordés : le cardiovasculaire et la radiothérapie en partenariat avec le CRLCC. Les recherches de l'équipe MEDICIS visent la modélisation des connaissances particulièrement dans le cadre des actes chirurgicaux et interventionnels pour l'optimisation du processus décisionnel. Enfin l’équipe DOMASIA a un positionnement transversal dans la recherche sur les Données Massives et les Systèmes d’informations Apprenants selon 3 axes : des patients aux données, des données aux connaissances, et des connaissances aux pratiques. Cette organisation verticale est adossée à des projets transversaux de recherche méthodologique, ancrée dans les sciences de l’ingénieur, qui exploitent les synergies entre le traitement du signal, l’analyse de l’image, les capteurs et la modélisation.

Listed Jobs

Company Name

Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image (LTSI)

Job Title

Ingénieur.e de recherche/post-doc : analyse de l’impact des évènements de soins sur l’organisation du sommeil des nouveau-nés prématurés

Job Description

**Job Title** Research Engineer / Post‑Doctoral Researcher – Analysis of the Impact of Clinical Events on Sleep Organization of Preterm Newborns **Role Summary** Conduct advanced data analyses to evaluate how clinical interventions and medication events influence the automatically detected sleep stages of preterm infants. This position works within the ANR Sleepiness project, integrating physiological signal processing outputs with clinical data from a hospital data warehouse to inform neonatal care strategies. **Expectations** - Deliver clear, reproducible data pipelines for event extraction, time‑alignment, and statistical assessment. - Produce high‑quality manuscripts and conference presentations that communicate findings to both scientific and clinical audiences. - Collaborate closely with clinicians to define clinically relevant events and to interpret results in a healthcare context. **Key Responsibilities** 1. Extract structured clinical event data (interventions, medications) from the CHU Rennes health data warehouse, in partnership with clinical experts. 2. Synchronize extracted events with automated sleep‑stage estimates produced by the SEPIA team. 3. Perform descriptive analyses to assess data quality, event frequency, and temporal patterns. 4. Identify and implement the most appropriate analytical methods (e.g., time‑series, conditional probability, mixed‑effects models) based on event occurrence, data completeness, and population heterogeneity. 5. Quantify the impact of pre‑ and post‑event periods on individual and cohort sleep‑stage sequences. 6. Draft scientific articles, contribute to conference abstracts, and present results to multidisciplinary stakeholders. **Required Skills** - Proficiency in Python and/or R for data manipulation, statistical modeling, and automation. - Experience with data extraction from relational databases or clinical data warehouses (SQL, ETL). - Strong statistical and mathematical foundation for time‑series and event‑study analysis. - Ability to translate complex analytical findings into clear, concise written reports and oral presentations. - Demonstrated interest in scholarly communication (publications, conferences). **Required Education & Certifications** - Bachelor’s level (degree equivalent to Licence) + 5 years of tertiary education or a PhD in Data Science, Statistics, Mathematics, or a related quantitative discipline. - Coursework or experience in biostatistics, health informatics, or machine‑learning methods is advantageous. ---

Rennes, France

On site

20-01-2026