Assistant de recherche : projet sur l'analyse du travail d'équipe en salle d'opération 30 - 40 %
Universität Bern
Bern
Infos sur l'emploi
- Date de publication :08 janvier 2026
- Taux d'activité :30 – 40%
- Lieu de travail :Bern
Résumé de l'emploi
L'Université de Berne recherche un étudiant motivé pour un projet. Rejoignez une équipe multidisciplinaire et bénéficiez d'une expérience enrichissante.
Tâches
- Prétraiter et nettoyer les enregistrements audio pour l'analyse.
- Appliquer la reconnaissance automatique de la parole sur les données.
- Développer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection.
Compétences
- Compétences en programmation, notamment en Python, exigées.
- Expérience en traitement audio ou de la parole est un plus.
- Motivation et capacité de communication au sein de l'équipe.
Est-ce utile ?
Université de Berne – Inselspital Bern, Chirurgie viscérale
Début : 01.03.2026
L'emploi est limité jusqu'au 01.09.2026
Nous recherchons un étudiant motivé pour assister notre recherche sur le travail d'équipe en salle d'opération (OR), en particulier sur la détection du stress et des événements émotionnels pendant les interventions chirurgicales, basée sur des enregistrements vidéo et audio.
Nous sommes une équipe pluridisciplinaire composée de psychologues du travail, de chirurgiens et de data scientists. Votre principal lieu de travail sera l'Hôpital universitaire de Berne, département de chirurgie viscérale.
Tâches
- Prétraiter et nettoyer les enregistrements audio (par ex., réduction du bruit, segmentation)
- Appliquer la reconnaissance automatique de la parole (ASR) et la diarisation des locuteurs (par ex., Whisper)
- Extraire des caractéristiques acoustiques (par ex., hauteur, MFCC) et linguistiques à partir de l'audio
- Développer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection des émotions et du stress
- Visualisation des résultats pour publication dans des revues
Exigences
Exigences techniques :
- Solides compétences en programmation Python (par ex., numpy, pandas, scikit-learn)
- Expérience de base en traitement audio ou de la parole (par ex., librosa, pyannotate)
- Compréhension de base du traitement du langage naturel (NLP) (par ex., spaCy, stanza)
Exigences personnelles :
- Motivation intrinsèque à travailler dans un projet pluridisciplinaire
- Capacité à communiquer avec l'équipe de recherche
Nous offrons
- Une gamme variée et stimulante de responsabilités
- Contribution à un projet de recherche innovant réalisé avec des données issues de véritables opérations chirurgicales
- Collaboration étroite avec l'équipe de recherche
- Encadrement conjoint par une équipe interdisciplinaire (chirurgiens, psychologues, data scientists)
Candidature et contact
Pour plus d'informations, veuillez contacter Lilien Schewski.
Merci d'envoyer vos documents de candidature (CV, lettre de motivation et certificats pertinents) à lilien.schewski@unibe.ch avant le 24 janvier.
