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poste d'ATER en statistiques
Publiée le 06/06/2023 21:05.
Référence : ENSAI/2023/AE-STAT.
CDD, Bruz.
Entreprise/Organisme :ENSAI
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er septembre 2023
Durée du contrat :1 an
Description :Voir fiche de poste
En savoir plus :NA
2023_Poste_ATER_Stat 2023.pdf
Contact :lionel.truquet@ensai.fr
Data analyst sur le financement de l’éducation
Publiée le 06/06/2023 21:05.
Référence : Data analyst sur le financement de l'éducation (DEPP).
CDD, 61-65 rue Dutot – 75732 Paris cedex 15.
Entreprise/Organisme :DEPP - Ministère de l'Éducation nationale, de la Jeunesse et des Sports
Niveau d'études :Master
Date de début :01/09/2023
Durée du contrat :3 ans
Secteur d'activité :Administration publique - Service statistique public
Description :Description de la structure : La direction de l’évaluation, de la prospective et de la performance (DEPP) est le service statistique ministériel de l’éducation. Elle exerce ses compétences d’évaluation et de mesure de la performance dans les domaines de l’éducation et de la formation. Elle contribue à l’évaluation des politiques conduites par le ministère de l’éducation nationale. Situé au sein de la sous-direction des synthèses, le bureau du compte de l’éducation est chargé des statistiques sur le financement alloué au système éducatif français. Il dresse le compte de l’éducation qui répond à des questions du type : À combien s’élève la dépense d’éducation en France ? Quel est son poids dans le PIB ? Qui la finance ? A quoi et à qui les moyens sont-ils consacrés ? Quels sont les coûts moyens par élève ou étudiant aux différents stades de leur formation ? Comment ces indicateurs ont-ils évolué au fil du temps ? Comment la France se situe-t-elle par rapport à d’autres pays ? Description du poste : Le (ou la) titulaire du poste est responsable des sujets relatifs au financement de l’enseignement supérieur et de la formation continue, soit près d’un tiers de la dépense intérieure d’éducation, dans un contexte de hausse continue des effectifs d’étudiants et de demandes d’évaluation accrues. Il s’inscrit dans un travail collectif pour élaborer et analyser le compte de l’éducation. Ses missions allient donc à la fois des travaux de production, de synthèses et d’études. Son travail de production consiste à exploiter de nombreuses sources, notamment le budget de l’État pour l’enseignement supérieur, les comptes des universités ou d’autres écoles ainsi que le financement de la formation continue. Il échange avec de nombreux fournisseurs, actualise, confronte et traite les données de manière à identifier le périmètre à retenir et de les caractériser sous différents angles d’analyse. Ses résultats alimentent le compte de l’éducation, en étroite collaboration avec les membres du bureau, cet important travail d’équipe étant le garant de la cohérence d’ensemble. Le (ou la) titulaire du poste participera aux opérations nécessaires au prochain changement de base du compte de l’éducation, afin de faire évoluer le cadre conceptuel et les méthodes mises en œuvre. Dans cette optique, il s’inscrit dès son arrivée dans une démarche qualité en cours afin d’améliorer le processus du compte de l’éducation et de l’enrichir avec l’optique d’analyses objectivées au niveau le plus fin possible. Le (ou la) titulaire du poste contribue à la réponse aux questions régulières sur le financement de l’éducation, qu’elles émanent d’interlocuteurs internes au ministère ou extérieurs (questionnaires parlementaires, Cour des Comptes, etc.). Il participe aux études statistiques sur cette thématique, en propre ou en collaboration avec l’ensemble de l’équipe, et rédige dans les publications de la DEPP (Notes d’Information, L’état de l’École, Repères et références statistiques, l’Éducation nationale en chiffres, Géographie de l’École, Éducation & formations, Document de travail). Il alimente enfin une veille collective sur les différentes mesures ayant un impact sur le financement de l’éducation.
En savoir plus :https://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/depp-a3-data-scientist-sur-le-financement-de-l-e
depp-a3-data-analyst-sur-le-financement-de-l-education-f-h-choisir-le-service-public.pdf
Contact :sylvie.rousseau@education.gouv.fr
Chargé d’études statistiques / data-scientist sur les écoles et les établissements scolaires - CDD 3
Publiée le 06/06/2023 21:05.
CDD, 61 rue Dutot, paris 15.
Entreprise/Organisme :Ministère de l'Education nationale
Niveau d'études :Master
Date de début :09/2023
Durée du contrat :3 ans renouvelable
Rémunération :35-40 KE
Secteur d'activité :Administration publique
Description :Le/la data scientist est responsable de la production de statistiques et d’analyses sur les écoles, collèges et lycées. Il/elle exploite les données administratives disponibles pour produire des indicateurs statistiques qui dressent un portrait chiffré des établissements : élèves scolarisés, profil des personnels de l’Education nationale qui y exercent, résultats aux examens et aux évaluations nationales, parcours scolaires des élèves. L’exploitation de ces données donne lieu à plusieurs types de productions : - Ces indicateurs sont calculés pour chaque école, collège et lycée à des fins de pilotage, de dialogue et d’évaluation des établissements. Ils sont mis à disposition dans une application de datavisualisation dédiée (ARCHIPEL), pour les acteurs du système éducatif (administration centrale, rectorats, établissements). - Des travaux d’études pour une meilleure connaissance du fonctionnement des établissements scolaires. Les résultats de ces analyses sont publiés dans les collections de la DEPP ou d’autres ouvrages. - Le calcul et la diffusion au grand public des indicateurs de valeur ajoutée des collèges (IVAC) et des lycées (IVAL). Il/elle travaile en étroite collaboration avec 2 autres chargés d’études du bureau. Il/elle intervient sur des bases de données volumineuses et met en œuvre les méthodes d’analyses statistiques idoines : modèles économétriques multiniveaux pour les indicateurs de valeur ajoutée des établissements, clustering, usage de distanciers sur les données géographiques. Il/elle procède aux traitements des données par le logiciel statistique R. Il/elle participe au projet de refonte de l’application dédiée à la diffusion des indicateurs et assure la transition vers le logiciel de datavisualisation SUPERSET pour la diffusion des indicateurs (côté maîtrise d’ouvrage). Il/elle assure un rôle d'expertise, de conseil et d'assistance auprès des nombreux utilisateurs (services statistiques académiques, chefs d’établissements, ministère, etc.). Il/elle anime des groupes de travail thématiques pour expertiser de nouveaux besoins. CDD de 3 ans renouvelable. Télé-travail possible 2 jours / semaine.
En savoir plus :NA
depp-b3-charge-d-etudes-statistiques-data-scientist-sur-les-ecoles-et-les-etablissements-scolaires-f-choisir-le-service-public.pdf
Contact :marine.guillerm@education.gouv.fr
Chargé(e) d'enseignement contractuel(le) en statistique
Publiée le 06/06/2023 21:05.
Référence : AgroParisTech_1.
CDD, 22 place de l'Agronomie 91120 Palaiseau.
Entreprise/Organisme :AgroParisTech
Niveau d'études :Doctorat
Description :Enseignement et recherche dans le domaine de la statistique appliquée aux sciences du vivant.
En savoir plus :https://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/chargee-d-enseignement-contractuel-le-en-statist
charge(e)-d-enseignement-contractuel-(le)-en-statistique-h-f-choisir-le-service-public-1.pdf
Contact :celine.levy-leduc@agroparistech.fr
doctorat
Publiée le 06/06/2023 21:05.
Thèse, grenoble.
Entreprise/Organisme :UGA / Institut MIAI
Niveau d'études :Master
Description :PhD positions and/or postdoc positions are open to work on causality. The idea is to improve ML models using causality, focusing on generalization [1] and interpretability [2]. Potential research directions include 1/ the learning of a dictionary to take into account the causal information through interpretable meta-variables [4], 2/ feature selection through Markov blanket [3] and the link with statistical feature selection, as the Lasso, 3/ improving the prediction using the causal graph. [1] Sara Beery, Grant Van Horn, and Pietro Perona. Recognition in terra incognita. In Vittorio Ferrari, Martial Hebert, Cristian Sminchisescu, and Yair Weiss, editors, Computer Vision – ECCV 2018, pages 472–489, Cham, 2018. Springer International Publishing. [2] Christoph Molnar. Interpretable Machine Learning. 2 edition, 2022. [3] Jean-Philippe Pellet and Andr ́e Elisseeff. Using markov blankets for causal structure learning. J. Mach. Learn. Res., 9:1295–1342, jun 2008. [4] Yixin Wang and Michael I. Jordan. Desiderata for representation learning: A causal perspective, 2021. 1
En savoir plus :http://ama.liglab.fr/~devijvee/
Chaire_Junior_MIAI-2.pdf
Contact :emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr
Post-Doc dépérissement viticole
Publiée le 06/06/2023 21:05.
Référence : Post-Doc dépérissement viticole.
Postdoc, Montpellier.
Entreprise/Organisme :INRAE Montpellier
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/06/2023
Durée du contrat :9 mois
Rémunération :sur la base de la grille de rémunération en vigueur à l’Institut Agro
Secteur d'activité :Statistique/Data Science/Agronomie
Description :Depuis quelques années, des baisses de rendement et de longévité des ceps de vigne sont déplorées par les professionnels de la viticulture dans de nombreux bassins viticoles. Un caractère particulier du dépérissement viticole est qu’il se manifeste sur des temps longs, de quelques années à quelques décennies. Peu de données sont disponibles sur des temps aussi longs. Le Bureau National Interprofessionnel du Cognac (BNIC) a réalisé un suivi de 55 parcelles depuis 1977. De l’ordre de 90 variables décrivent les caractéristiques des parcelles, de la vigne, de la conduite technique, les caractéristiques de la récolte. Ces variables peuvent être associées à des indicateurs climatiques tirés de la base de données Safran de Météo-France. Cette base de données unique offre l’opportunité d’analyser les déterminants de trajectoires pluriannuelles de dépérissement du vignoble. Une première phase d’exploration du jeu de données du BNIC a été effectuée en sélectionnant des années particulières à rendements ou mortalités remarquables (stage de C. Bial, 2020). Cette approche par sélection d’années particulières est d’usage limité et une caractérisation “dynamique” du rendement et de la mortalité de la vigne doit à présent être entreprise (ie, avec des variables explicatives qui évoluent au cours du temps). L’objectif de ce projet de post-doc est d’identifier (1) les facteurs et les interactions de facteurs biotiques, abiotiques et techniques qui contribuent à la baisse de rendement parcellaire et à la mortalité de certains ceps de vigne et (2) la période à laquelle ces facteurs ont un impact, à court terme à l’échelle du cycle de culture et à long terme depuis la plantation de la parcelle. Les produits attendus sont : • Un diagnostic des principaux déterminants du dépérissement viticole (rendement et mortalité) et de la temporalité de leurs interventions, dans le contexte régional du Cognac ; • L’évaluation de méthodologies innovantes d’analyse de données permettant de traiter le même type de bases de données produites par des organisations professionnelles ou des entreprises dans d’autres régions, en viticulture ou dans d’autres filières agricoles.
En savoir plus :https://www6.montpellier.inrae.fr/mistea/content/download/3841/37611/version/1/file/offre_post-doc20
offre_post-doc2022.pdf
Contact :meili.baragatti@supagro.fr
Conformal inference for drone trajectories forecast
Publiée le 06/06/2023 21:05.
Postdoc, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Institut de Mathématiques de Toulouse / THALES
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Any time after October 2023
Durée du contrat :1 an
Rémunération :Around 30k€ after taxes, including prime .
Secteur d'activité :Public research
Description :This position is a part of the ANR Project ASTRID-ROMEO dealing with the integrity of drone sheep. It is dedicated to the development of robust methods for the detection of outliers in drones trajectories, combinig physics-constrained neural network and uncertainty quantification using conformal inference methods. Thales Research and Technology (TRT) brings its expertise for the first part, whereas Toulouse Institute of Mathematics (IMT) carries out the second one. More information at https://anr.fr/Project-ANR-21-ASIA-0001. The post-doctoral trainee will mainly take place at IMT, with several meetings in Paris Saclay. It will be supervised by Fabrice Gamboa (IMT) and Adrien Mazoyer (IMT), and by TRT in particular for the programming aspects.
En savoir plus :https://anr.fr/Project-ANR-21-ASIA-0001
post_doc_Romeo.pdf
Contact :adrien.mazoyer@math.univ-toulouse.fr
These Ensai/CREST - ModViv
Publiée le 30/05/2023 09:33.
Référence : These Ensai/CREST - ModViv.
CDD, Ensai/CREST.
Entreprise/Organisme :Ensai/CREST
Niveau d'études :Master
Date de début :Entre 1er septembre 2023 et 1er janvier 2024
Durée du contrat :3 ans
Description :Voir description
En savoir plus :NA
ModViv.pdf
Contact :matthieu.marbac-lourdelle@ensai.fr
Optimisation multi-critère et estimation en présence d’aléa. Application en science végétale
Publiée le 30/05/2023 09:33.
Référence : offre de CDD niveau master 2/ingénieur en mathématiques appliquées.
CDD, Jouy-en-Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Master
Date de début :septembre 2023
Durée du contrat :14 mois
Rémunération :selon expérience, minimum 2100 euro mensuel
Secteur d'activité :recherche
Description :voir fichier joint
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn/
offre_CDD_master2_multicrit_alea.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Optimisation multi-critère et estimation en présence d’aléa. Application en science végétale
Publiée le 30/05/2023 09:33.
Référence : offre de post-doctorat en mathématiques appliquées.
Postdoc, Jouy-en-Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :septembre 2023
Durée du contrat :12 mois
Rémunération :selon expérience, minimum 2450 euro mensuel
Secteur d'activité :recherche
Description :voir fichier joint
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn/
offre_postdoctorat_multicrit_alea.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Ingnieur Transfert Mathématique (H/F)
Publiée le 30/05/2023 09:32.
Référence : Agence Lebesgue.
CDD, Nantes.
Entreprise/Organisme :Agence Lebesgue - CNRS
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :4 septembre 2023
Durée du contrat :16 mois
Rémunération :2 609€ à 2 996€ bruts mensuels, selon expérience
Secteur d'activité :Mathématique, Ingénieurie, Transfert
Description :Dans le cadre du développement de l'Agence Lebesgue pour les Mathématiques et l'Innovation, nous recrutons un.e ingénieur.e transfert. L'ingénieur.e aura une double mission de chargé d'affaire (développement des partenariat avec les entreprises, prise de nouveaux marchés, communication, aide dans la rédaction de projets de recherche partenariale et au dimensionnement) et d'appui technique aux différents laboratoires de mathématiques appliquées dans le cadre des projets de l'Agence (calcul scientifique et/ou analyse de données, apprentissage, …) pour la valorisation et le transfert technologique dans ses domaines de compétences. Pour plus de détails voir le lien ci-dessous.
En savoir plus :https://emploi.cnrs.fr/Offres/CDD/FR2962-LISBEL-001/Default.aspx
Contact :valerie.monbet@univ-rennes.fr
Statisticien / Bases de données de santé
Publiée le 30/05/2023 09:32.
CDD, Montpellier.
Entreprise/Organisme :CHU de Montpellier
Niveau d'études :Master
Date de début :Immédiat
Durée du contrat :6 mois (renouvelable)
Secteur d'activité :Santé
Description :Poste de statisticien en charge de la partie statistique d'études d'évaluation et de recherche en épidémiologie hospitalière sur les bases nationales de données de santé (Données d’Hospitalisation, Système National des Données de Santé). Formation initiale en mathématiques requise. Interlocuteurs principaux de l'unité : Médecins d'information médicale/Cliniciens/Directions des CHU français, Fédération Hospitalière de France.
En savoir plus :NA
Fiche_poste_Statisticien_2023.pdf
Contact :f-seguret@chu-montpellier.fr
Analysis and clustering of soccer game situations in order to populate virtual environments
Publiée le 30/05/2023 09:32.
Référence : ClustInSitu.
Thèse, Rennes, France.
Entreprise/Organisme :Ensai - EUR Digisport
Niveau d'études :Master
Sujet :PhD position opening to work on Analysis and clustering of soccer game situations in order to populate virtual environments under the direction of Dr Matthieu Marbac-Lourdelle, ENSAI-CREST, and jointly with Dr Brigitte Gelein, ENSAI-IRMAR and Dr Anthony Sorel, Univ Rennes, Inria, M2S, France.
Date de début :between september and december 2023
Durée du contrat :3 years
Secteur d'activité :Data science and Sport
Description :In soccer, the individual perception that each player has of the collective movements around him, guides his decision on his future actions. The perception-action couplings can be analyzed by immersing athletes in virtual environments simulating game situations. To generate realistic contextualized virtual situations, a database of real soccer matches will be used. After a temporal segmentation of matches, the clustering of real game situations will be implemented with spatio-temporal features describing the occupation of the soccer field. Evolutions of heat maps representing the degree of accessibility of points of the field will be thus analyzed. Among other methods, hidden Markov chains, neural networks and optimal transport are going to be mobilized. In the end, this PhD aims at building a procedure to select a group of relevant situations to simulate. These relevant situations may be real or simulated to add variability, for instance with GANs.
En savoir plus :NA
PhD_Offer_ClustInSitu_completed_long_summary.pdf
Contact :bgelein@gmail.com
Statistical characterization of a Deep Learning model for chromosomal aberration detection
Publiée le 30/05/2023 09:32.
Postdoc, Fontenay aux roses (92), France.
Entreprise/Organisme :Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire (IRSN)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :June 2023
Durée du contrat :18 months
Description :We are currently seeking to recruit a post-doctoral researcher in biostatistics at Department of Radiobiology and Regenerative Medicine of the Institute for Radiological Protection and Nuclear Safety (IRSN), Fontenay-aux-Roses, France. The global aim of the INCREASED project, funded by the French National Research Agency (ANR Astrid) in collaboration with French national research institute for digital science and technology (INRIA) and the Armed Forces Biomedical Research Institute (IRBA) is to develop and validate a fully automated chromosomal aberration detection algorithm based on the most recent advances in artificial intelligence and deep learning. This post-doc project will be especially focused in the statistical characterization and dosimetry validation of the computer vision algorithm developed in the first part of the project with the SERPICO project team Partner (INRIA Rennes).
En savoir plus :https://lnkd.in/eyaDFKGh
Annonce_PostDoc_INCREASED_2023.pdf
Contact :mohamedamine.benadjaoud@irsn.fr
Chaire Professeur Junior (CPJ) "Science des Données pour la Santé Publique"
Publiée le 22/05/2023 12:33.
CDD, Equipe "Biostatistique en Grande Dimension", Villejuif.
Entreprise/Organisme :Université Paris-Saclay, Centre d’Epidémiologie et de Santé des Populations (CESP) UMRS 1018
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1/12/2023
Secteur d'activité :Recherche et enseignement supérieur
Description :Une Chaire Professeur Junior est ouverte en sections CNU 26 et 85 dans l’équipe « Biostatistique en grande dimension pour la sécurité des médicaments et la génomique » du CESP Inserm – Université Paris-Saclay - UVSQ. Profil recherché : doctorat en statistique appliquée/biostatistique, avec une formation solide en mathématique, statistique, des compétences computationnelles, l’expérience de leurs applications à la santé humaine et en épidémiologie. La personne recrutée enseignera dans les niveaux M1 et M2 « Science des Données de Santé ». L’équipe d’accueil développe des projets de recherche biostatistique en santé publique et en recherche clinique, sur deux axes, les effets des médicaments, et la génomique, avec un fort intérêt pour les données de grande dimension comme le Système National des Données de Santé (SNDS). Mots-clefs : modélisation biostatistique, apprentissage statistique, sélection de variables, prédiction, inférence causale, données de grande dimension, pharmacoépidémiologie, détection de signal en pharmacovigilance, screening de médicaments, médecine personnalisée. Date limite de candidature : 12 juin 2023 16h (cf les modalités de candidature sur le site Galaxie de l’enseignement supérieur). La sélection est prévue en septembre 2023. Référence poste Galaxie : 269.
En savoir plus :https://www.galaxie.enseignementsup-recherche.gouv.fr/ensup/cand_CPJ.htm
FOPC_0912408Y_269.pdf
Contact :pascale.tubert@inserm.fr

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