Chef de projet pour le hub Paris Centre de France Life Imaging

-Coordination locale: création d’un comité de pilotage du Hub, incluant une représentation de toutes les plateformes et dirigée par le coordonnateur du hub; planification des réunions du comité de pilotage (avec ordre du jour et compte-rendu), liaison avec les actions des groupes de travail, y compris les appels d’offre pour projets collaboratifs émis par FLI.
-Liaison avec la coordination nationale de FLI: diffusion d’informations du Comité de Pilotage national de FLI lors des réunions de comité local, retour d’expérience du comité local vers le comité national, mises à jour annuelles de la feuille de route pour les besoins actuels et futurs en équipement d’imagerie. Collecte de métriques d’activité des plateformes telles que le taux d’occupation, estimations de coûts, profits externes, collaborations académiques, partenariats industriels, bibliométrie.
-Standardisation de la gestion des plateformes au sein du hub et avec les autres hubs: outils de reservation, métriques d’utilisation, gestion des partenariats (y compris partenariats industriels) -Communication: définition d’un service régional, collaboration avec les “pôles de compétitivité”
Le·a chef·fe de projet travaillera au sein de l’équipe Van Beers (laboratoire des biomarqueurs en imagerie, Centre de Recherche sur l’Inflammation, Inserm UMR1149 / Université de Paris), avec laquelle toute implication y compris scientifique sera encouragée. L’équipe scientifique est constituée de physiciens et de radiologues (Doctorants, chercheurs post-doctorants, Ingénieure de recherche et chercheurs permanents). Elle est focalisée sur les développements cliniques et précliniques de méthodes d’imagerie pour les maladies hépatiques et abdominales telles que la stéatohépatite non alcoolique, la cirrhose et le cancer, ainsi que les lésions inflammatoires et cancéreuses du pancréas. De nouvelles méthodes d’imagerie sont développées, certaines permettant la caractérisation biomécanique des tissus, la mesure des propriétés de dispersion du coefficient de diffusion ou d’autres méthodes avancées de relaxométrie (T1, imagerie de la graisse). L’équipe est également orientée vers le développement de méthodes statistiques ou d’apprentissage pour la classification non supervisée de données hétérogènes incluant les données d’imagerie.

Le contrat sera d’une durée de 1 an (renouvelable).

Le·a candidat·e peut démontrer d’une experience en gestion, administration et finance. Une experience préalable dans le domaine de la recherche académique ou privée serait favorablement considérée.

Selon formation et expérience

Le reseau d’infrastructures nationales en santé et biologie “France Life Imaging”, FLI, a été créé en 2012 pour développer et renforcer le réseau de plateformes d’imagerie in vivo, pour fournir un accès privilégié à un ensemble d’équipements en imagerie, de services de pointe en analyse et gestion des données et pour favoriser les partenariats et collaborations entre partenaires académiques et industriels.
En 2012, FLI a reçu un financement du programme “Investissements d’Avenir” pour coordonner l’achat d’équipement innovant pour 6 hubs (25 plateformes, étendues plus tard à 38 plateformes sur 9 hubs pour la période 2020-2025) afin de structurer leur utilisation en tant qu’offre de service et pour renforcer l’expertise de la communauté scientifique associée.
Afin de soutenir le coordonnateur du Hub Paris Centre, l’Université de Paris et l’Inserm recrutent un·e chef·fe de projet pour l’animation du hub et pour renforcer la coordination avec les autres hubs géographiques du réseau.
Le hub Paris Centre inclut les plateformes FRIM (site Bichat / Beaujon), PIVE (sites Cochin et HEGP), Institut Pasteur et Imosar (site Villemin). Il est équipé d’infrastructures de pointe en IRM, ultrasons, imagerie nucléaire, résonance paramagnétique électronique. Son orientation est l’imagerie hybride, avec la présence d’appareils TEP-IRM et TEP-ultrasons, avec une focalisation sur l’analyse des données et les méthodes avancées de classification non supervisée (IA et multiomiques)