Scientific Assistant – Biomedical Data Science & Spinal Cord Injury Research — ETH Zürich

Description complète

Assistant scientifique – Recherche sur les données biomédicales et les lésions de la moelle épinière

80%-100%, Zurich, durée déterminée

Le Biomedical Data Science Lab étudie des solutions basées sur les données pour les applications de soins de santé en mettant l'accent sur les affections neurologiques et les infections systémiques telles que la septicémie. Au cœur de notre recherche se trouve la collaboration entre disciplines couvrant l'expertise en médecine, en biologie, en informatique et en sciences des données. Nous cherchons un assistant scientifique motivé pour rejoindre cette équipe croissante et contribuer à des partenariats de recherche interdisciplinaires.

Contexte du projet

Le laboratoire de données biomédicales de l'ETH Zurich invite des applications pour un assistant scientifique afin de soutenir nos projets à forte intensité de données en imagerie biomédicale et en recherche clinique. Ce poste offre une excellente occasion de travailler à l'avant-garde de la science des données biomédicales, contribuant à des projets clés tels que la curation des données, la segmentation des images et le développement d'outils pour les applications de recherche clinique. L'assistant scientifique appuiera l'équipe des données biomédicales pour toute une gamme de projets d'application, en mettant particulièrement l'accent sur nos travaux sur la septicémie pédiatrique, les douleurs lombaires et la neurooncologie pédiatrique.

Description du poste

Nous sommes à la recherche d'un assistant scientifique ayant une solide expérience en statistique, en apprentissage automatique et en science des données biomédicales pour soutenir notre recherche à l'aide de l'Étude multicentrique européenne sur les lésions de la moelle épinière (EMSCI) et des bases de données SCI connexes.

La position combine l'analyse de données pratiques et le soutien de projets scientifiques avec la coordination des activités scientifiques au sein de notre réseau de recherche. Le candidat retenu travaillera en étroite collaboration avec des chercheurs, des cliniciens et des collaborateurs internationaux pour analyser les ensembles de données longitudinales à grande échelle de l'ICS et contribuer aux publications et réunions scientifiques.

Vos principales responsabilités comprendront

• Effectuer des analyses statistiques et de l'apprentissage automatique à l'aide de l'EMSCI et des ensembles de données SCI connexes.
• Élaborer et valider des modèles prédictifs de récupération neurologique et de résultats fonctionnels après SCI.
• Effectuer le prétraitement des données, le contrôle de la qualité, l'harmonisation, l'ingénierie des caractéristiques et l'analyse des données exploratoires.
• Appliquer des méthodes statistiques appropriées, y compris la régression, l'analyse des données longitudinales, l'analyse de la survie et les approches d'apprentissage automatique.
• Élaborer des flux de travail analytiques reproductibles en R et/ou en Python.
• Contribuer aux publications scientifiques, rapports, présentations et demandes de subvention.
• Collaborer avec les cliniciens, les neuroscientifiques, les statisticiens et les spécialistes des données dans les centres SCI participants.
• Appuyer l'organisation et la coordination de réunions scientifiques, d'ateliers, de réunions de consortiums et d'autres activités de recherche, y compris l'établissement de calendriers, la préparation d'ordres du jour et de documents, la communication avec les participants et le suivi.
• Aider à la coordination des projets de collaboration en cours et au suivi des activités et des résultats scientifiques.

Profil

• Maîtrise ou diplôme équivalent en statistique, biostatistique, sciences des données, génie biomédical, informatique, épidémiologie, neuroscience ou discipline connexe.
• Forte expérience en statistique et/ou en apprentissage automatique.
• Expérience de travail avec des ensembles de données longitudinales et/ou cliniques.
• Fortes compétences en programmation en R et/ou Python.
• Expérience en modélisation statistique, visualisation des données et recherche reproductible.
• Familiarisation avec les méthodes d'apprentissage automatique telles que les forêts aléatoires, l'augmentation des gradients, les réseaux neuronaux ou les approches connexes.
• Une expérience antérieure de travail avec des données EMSCI ou d'autres grandes bases de données SCI est hautement souhaitable.
• La connaissance des mesures des résultats cliniques et neurologiques propres aux ISC (p. ex. ISNCSCI/ASIA, SCIM) est un avantage.
• L'expérience de travail avec des ensembles de données cliniques multicentriques est un avantage.
• Habile en anglais et compétent en allemand, à la fois écrit et parlé.
• Excellentes compétences en matière d'organisation et de communication.
• Capacité de travailler de façon indépendante et fiable tout en collaborant efficacement dans un environnement de recherche multidisciplinaire et international.
• Intérêt pour la recherche SCI et l'application de la science des données à la recherche clinique.

Nous offrons

• Un poste de 80 à 100 % au sein du laboratoire de données biomédicales de Zurich.
• L'occasion de travailler avec l'EMSCI, l'une des principales bases de données longitudinales de recherche de l'ICS, et des ensembles de données internationaux connexes.
• Un environnement hautement interdisciplinaire à l'interface des neurosciences cliniques, des statistiques, de l'apprentissage automatique et des sciences des données biomédicales.
• Interaction étroite avec des chercheurs et des centres cliniques de premier plan en Suisse et à l'étranger.
• L'occasion de contribuer à des publications scientifiques de grande qualité et à des projets de collaboration internationale.
• Un rôle varié combinant recherche quantitative pratique avec coordination scientifique et gestion de projet.
• Un environnement de recherche stimulant à l'ETH Zurich, avec le laboratoire basé à Schlieren.

Nous apprécions la diversité et la durabilité

Conformément à nos valeurs , ETH Zurich encourage une culture inclusive. Nous favorisons l'égalité des chances, valorisons la diversité et favorisons un environnement de travail et d'apprentissage dans lequel les droits et la dignité de tous nos employés et étudiants sont respectés. Visitez notre site Web sur l'égalité des chances et la diversité pour découvrir comment nous garantissons un environnement équitable et ouvert qui permet à chacun de grandir et de prospérer. La durabilité est une valeur fondamentale pour nous – nous travaillons constamment vers un avenir neutre sur le plan climatique.

Curieux ? Nous aussi.

Nous sommes impatients de recevoir votre demande en ligne avec les documents suivants :

• CV / CV
• Vidéo courte application
• Lettre d'accompagnement (y compris un lien vers la vidéo)
• Références et diplômes/certificats

Dans la vidéo, veuillez vous présenter brièvement et aborder les questions suivantes :

Imaginez que vous venez de rejoindre notre laboratoire et qu'on vous demande d'utiliser les données EMSCI pour étudier les prédicteurs de la récupération neurologique après une lésion de la moelle épinière. Comment aborderiez-vous cette question de recherche?

Veuillez expliquer brièvement

• Comment définir un résultat clinique approprié;
• Quels prédicteurs considérer et pourquoi;
• Comment vous traiteriez les données longitudinales et les valeurs manquantes;
• Quelles méthodes statistiques et/ou d'apprentissage automatique envisageriez-vous?
• Comment valider et interpréter les résultats.

Aucune analyse réelle n'est nécessaire. Nous sommes principalement intéressés par votre raisonnement scientifique, votre compréhension statistique et votre capacité à communiquer clairement.

Les candidats qui parlent allemand sont encouragés à soumettre la vidéo en allemand. Les candidats qui ne parlent pas allemand peuvent soumettre la vidéo en anglais.

La vidéo doit être enregistrée par le demandeur. Les voix ou les avatars générés par l'IA ne doivent pas être utilisés. Des diapositives ou d'autres aides visuelles peuvent être utilisées si elles sont utiles.

Nous aimerions mieux vous connaître et vous demander de soumettre une courte vidéo de trois minutes. Nous ne nous attendons pas à une vidéo produite professionnellement; un enregistrement réalisé avec un smartphone est parfaitement suffisant. Veuillez ensuite télécharger la vidéo sur une plateforme de votre choix (Dropbox, YouTube, Vimeo, Google Drive, etc.) et inclure le lien URL pertinent dans votre lettre de motivation.

Date de début : De préférence le 1er novembre 2026 ou par arrangement.

Emploi: 80 à 100%

Lieu: ETH Zurich Suisse

Durée: temporaire, 1 an (avec possibilité de prolongation de 1 an)

De plus amples informations sur le laboratoire BMDS sont disponibles sur notre site .

Les questions concernant le poste doivent être adressées au professeur Catherine Jutzeler ([email protected]).

Veuillez noter que nous acceptons exclusivement les demandes soumises par notre portail en ligne. Les demandes par courriel ou par la poste ne seront pas prises en considération.

Nous tenons à souligner que la présélection est effectuée par les recruteurs responsables et non par l'intelligence artificielle.

A propos de l'ETH Zürich

ETH Zurich est l'une des plus grandes universités du monde spécialisées dans la science et la technologie. Nous sommes réputés pour notre excellente éducation, recherche fondamentale de pointe et transfert direct de nouvelles connaissances dans la société. Plus de 30 000 personnes de plus de 120 pays trouvent notre l'université d'être un lieu qui favorise la pensée indépendante et un environnement qui inspire l'excellence. Situé au cœur de l'Europe, mais forgeant des liens partout dans le monde, nous travaillons ensemble pour développer des solutions aux défis mondiaux d'aujourd'hui et de demain.