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Thèse de modélisation et statistique appliquée
Publiée le 26/06/2017 12:49.
Référence : offre thèse.
Thèse, Institut Elie Cartan de Lorraine (IECL), Université de Lorraine.
Entreprise/Organisme :Inria et INSERM
Niveau d'études :Master
Sujet :Inférence de réseaux de gènes dynamiques pour l'analyse de programmes génétiques du cancer
Durée du contrat :3 ans
Description :Voir document attaché
En savoir plus :http://www.iecl.univ-lorraine.fr/~Nicolas.Champagnat/job.html
PhD-subject-Gene-Network-Inference-InriaInserm.pdf
Contact :nicolas.champagnat@inria.fr
Senior Biostatistician
Publiée le 22/06/2017 09:43.
Référence : 2017.06 Senior Biostatistician.
CDI, BORDEAUX.
Entreprise/Organisme :CAPIONIS
Niveau d'études :Doctorat
Secteur d'activité :Consulting company dedicated to Statistics in Health and Life Sciences
Description :The biostatistician senior (M/F) will take charge of statistical projects in various therapeutic fields, covering all stages of research, from pre-clinical investigations, clinical studies to health economic evaluations, concerning both epidemiological and real life studies.
En savoir plus :http://www.capionis.com/201706%20Senior%20Statistician%20Position%20English.pdf
201706 Senior Statistician Position English.pdf
Contact :sebastien.marque@capionis.com
Data Engineer
Publiée le 21/06/2017 23:09.
CDI, Paris.
Entreprise/Organisme :Safety Line
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Secteur d'activité :Aéronautique
Description :Analyse des données issues des enregistreurs de vol pour la réduction de la consommation de carburant. Amélioration des algorithmes de Machine Learning (supervisé ou non supervisé) ainsi qu’à la mise en production de nouveaux modèles de prédiction.
En savoir plus :www.safety-line.fr
Fiche-de-Poste-SL__Data_Engineering.pdf
Contact :baptiste.gregorutti@safety-line.fr
Senior Manager, Health Economics and Outcomes Research
Publiée le 16/06/2017 10:27.
Référence : CC/HEOR/RWE.
CDI, London, Paris, Rotterdam or Cracow.
Entreprise/Organisme :Creativ-Ceutical
Niveau d'études :Master
Sujet :NA
Date de début :As soon as possible
Durée du contrat :To be discussed
Rémunération :To be discussed
Secteur d'activité :Consulting in Health Economics and Outcomes Research
Description :Creativ-Ceutical is seeking an exceptional individual with strong analytical, interpersonal and organizational skills to manage health economic and outcomes research projects, and in particular Real-World studies. The Senior Manager develops and uses analytic methods to generate Real-World Evidence, using SAS, to support pre- and post-marketing activities for our pharma clients. This role will therefore define project methodologies, supervise work of research analysts, ensure that appropriate methods are used, and validate reports and other communications. The position will oversee the professional development of employees and support employees technically, while also being a critical contributor to business development efforts by writing client proposals. The Senior Manager will primarily work on observational studies using data collected prospectively, or retrospectively using administrative claims or Electronic Medical Records databases (example PMSI or CPRD); however, this role will require flexibility to occasionally work on other types of studies, including health economic models, statistical analyses alongside clinical trials, systematic Literature reviews, meta-analys, preference elicitation studies.
En savoir plus :http://www.creativ-ceutical.com/
Contact :ami@creativ-ceutical.com
Modelization of multispectral backgrounds in kernel space and bands selection for anomaly detection
Publiée le 16/06/2017 10:27.
Postdoc, Palaiseau.
Entreprise/Organisme :ONERA - The French Aerospace Lab
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :until end of 2017
Durée du contrat :1 year
Rémunération :~25 k€ / year (net salary)
Secteur d'activité :Aerospace
Description :For some years now, multispectral sensor devices are attracting growing interest, as they sample the incoming light from the scene in several, about 10 or less, infrared or visible wavelength bands. In order to optimize spectral bands for applications such as anomaly detection, one must properly describe the background texture and account for the dispersion induced by uncertainty on input data, such as meteorological conditions, and for targets variability. The objective is twofold. First, we wish to extend Gaussian mixture models proposed for textured multispectral backgrounds thanks to kernel methods. For this purpose, we will adapt Maximum Mean Discrepancy methods, widely used for two-sample hypothesis testing and change detection, to textured backgrounds. This will require proposing an estimation algorithm for Gaussian mixture models in a reproducing kernel Hilbert space. Second, the candidate will have to propose new criteria for robust selection of optimal spectral bands. This issue is a key point for designing future multispectral sensor devices, but is still little explored in the literature. Bands selection algorithms have been more and more studied over the last decade, but few methods consider merging highly correlated neighboring bands, and there is almost no concern in the literature about target and background variability.
En savoir plus :www.onera.fr
postdoc_SL_english.pdf
Contact :sidonie.lefebvre@onera.fr
Modèles mathématiques et statistiques pour la modélisation et l’optimisation de processus industriel
Publiée le 16/06/2017 10:27.
Référence : phdPEP.
Thèse, Vannes.
Entreprise/Organisme :groupe d'aucy
Niveau d'études :Master
Sujet :Contexte D’une part, le Groupe d’aucy, à travers sa marque Cocotine pour le frais et le surgelé, est le numéro 1 français en produits élaborés d’œufs. Les produits sont élaborés en France dans ses deux usines PEP à Ploërmel et à Carvin. PEP est la branche « œufs » du groupe d’aucy. D’autre part, les technologies de l’information et de la communication sont citées par l’alliance pour l’industrie du futur comme un axe majeur pour gagner en compétitivité. Elles permettent notamment de simuler un produit, un procédé, un poste de travail et même une usine. Ainsi, PEP souhaite bénéficier de ces nouvelles technologies pour anticiper des évènements futurs et ajuster finement ses investissements dans sa future usine à Camagnon (Ploërmel). A plus long terme, PEP souhaite modéliser son outil de production et optimiser ses ressources. Sujet L’objectif de cette thèse de mathématiques et/ou statistiques appliquées est de contribuer à construire un outil pour simuler les flux de production entre l'approvisionnement de matière première et la livraison des clients, en passant par l'élaboration des produits finis. Une fois cette modélisation réalisée, l’outil devra être capable de coller à une réalité terrain en digérant et filtrant les informations issues de la production, d’optimiser les valeurs des paramètres d’entrées pour atteindre un objectif fixé, de préconiser des scénarios optimums pour une production donnée. L’approche, consistant à suivre une production à l’aide d’informations récoltées en temps réel, est usuelle dans le domaine de l’industrie. L’originalité du sujet réside à modéliser les flux de production et à les optimiser par des modèles mathématiques et statistiques. La production de produits élaborés (œufs durs, omelettes, œufs pochés, blancs en neige, cubes d’omelettes…) et ovoproduits liquides (blanc, jaune, œuf entier) est conditionnée par de très nombreux facteurs sur lesquels l’industriel a une influence ou pas. L’outil à construire sera basé sur un modèle mathématique. Il traduira la façon dont le processus industriel atteint son objectif de production journalier en intégrant les paramètres perturbateurs. La traduction du modèle mathématique en un outil informatique fera appel à des méthodes d’analyse numérique et d’assimilation de données.
Date de début :septembre 2017
Durée du contrat :CDI
Rémunération :27k€-32k€
Secteur d'activité :Agro-alimentaire
Description :Titulaire d’un master recherche ou d’un diplôme d’une grande école d’ingénieur, vous appréciez la modélisation mathématique et statistique, la recherche opérationnelle. Vous maîtrisez la programmation et la gestion de bases de données. Vous aimez développer des outils pour apporter des réponses concrètes et pertinentes à partir de données. Vous êtes intéressé et avez l’enthousiasme pour développer des méthodes novatrices, basées sur de la modélisation mathématique et statistique de haut niveau, pour une entreprise dynamique et avant-gardiste. L’engagement et le travail sont pour vous des valeurs fondatrices. Vous souhaitez faire une thèse de doctorat au sein d’une équipe pluridisciplinaire constituée d’ingénieurs, de docteurs, de cadres d’entreprise et d’universitaires. Ils sont à l’interface entre le monde de la recherche et celui de l’entreprise. Si vous vous reconnaissez dans l’offre ci-dessus, la société PEP souhaite vous recruter pour vous former à un poste de cadre supérieur en effectuant une thèse en convention Cifre.
En savoir plus :https://www.icam.fr/licam-recrute-doctorant-groupe-daucy-these-de-statistiques-mathematiques-appliquees-convention-cifre.html
Offre de thèse cifre.pdf
Contact :wilfried.despagne@icam.fr
Thèse de statistique appliquée
Publiée le 16/06/2017 10:27.
Référence : APHP.
Thèse, Nancy ou Paris (suivant la préférence du candidat).
Entreprise/Organisme :Inria et INSERM
Niveau d'études :Master
Sujet :Détection de rupture dans des signaux multivariés pour la prédiction d’événement redouté à partir de paramètres physiologiques recueillis par capteurs connectés après greffe pulmonaire
Date de début :octobre 2017
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :Brut entre 1900 et 2000 euros mensuels
Secteur d'activité :Recherche-Santé
Description :Voir document attaché
En savoir plus :https://team.inria.fr/bigs/fr/
ThèseAPHP_Inria.pdf
Contact :anne.gegout-petit@univ-lorraine.fr
Doctorat mathematiques appliquees et medecine
Publiée le 16/06/2017 10:27.
Référence : offre these.
Thèse, INRIA Grenoble Rhone-Alpes et/ou Centre de Recherche des Cordeliers (INSERM, Paris).
Entreprise/Organisme :INRIA Grenoble Rhone-Alpes et/ou Centre de Recherche des Cordeliers (INSERM, Paris)
Niveau d'études :Master
Sujet :Titre: Développement de méthodes d’apprentissage statistique pour l’adaptation thérapeutique personnalisée dans le diabète de type 2 Contexte: Le diabète de type 2, dont la prévalence augmente rapidement (3 millions de diabétiques en France, 250 millions dans le monde), est une maladie chronique, progressive, qui requiert l’introduction d’une puis de plusieurs classes médicamenteuses complémentaires pour limiter l’hyperglycémie, cause des complications à long terme que l’on veut éviter. Actuellement, des recommandations peu directives guident le médecin (souvent le médecin traitant, non expert de la maladie) dans le choix des médica-ments, d’où des pratiques hétérogènes et une perte de temps et de chance pour le patient. Nous avons récemment développé une approche qui permet de fournir une information instantanée au médecin faisant face à un choix thérapeutique, basée sur la pratique d’experts dans des situations proches. Cette information constitue un outil d’aide à la décision, qui ne se substitue pas au médecin. Cette approche requiert le développement de méthodes statistiques adaptées à la quantité et à la grande dimension des données. Ce projet méthodologique s’inscrit dans le cadre d’un projet de collaboration entre l’INRIA Grenoble Rhone-Alpes, l’INSERM, et les services de diabétologie des CHU Lariboisière et Bichat, à Paris. Sujet de thèse: Les objectifs du projet de thèse, à l’interface entre mathématiques appliquées et médecine, sont de développer les approches de type dictionnaire pour obtenir une caractérisation beaucoup plus robuste et donc beaucoup plus utile du suivi thérapeutique du patient. Plus spécifiquement, le doctorant°: (i) Prendra en main un outil existant de saisie de données cliniques (Electronic Medical Record) (ii) Participera aux acquisitions en préparant les données sources en format exploitable (iii) Considérera le développement de méthodes de régression en grande dimension pour la résolu-tion de problèmes inverses comme alternative à la recherche directe dans le dictionnaire4 ; Le travail de simulation et d’analyse sera réalisé en collaborant avec des spécialistes de l’hôpital Lari-boisière et de l’hôpital Bichat (J.P. Riveline, R. Roussel). Les développements mathématiques seront réalisés en collaboration avec l’Inria (F. Forbes). Niveau/Formation : Master 2 ou équivalent en mathématiques appliquées (statistique ou traitement du signal). Mots clefs : inversion bayésienne, problème inverse, régression en grande dimension, modèle de mé-lange. Encadrement/contact: Ronan Roussel (ronan.roussel@gmail.com) et Florence Forbes (Florence.Forbes@inria.fr). Lieu : INRIA Grenoble Rhone-Alpes et/ou Centre de Recherche des Cordeliers (INSERM, Paris) Période approximative : Automne 2017 – Automne 2020. Références 1. A. Deleforge, F. Forbes and R. Horaud, High-Dimensional Regression with Gaussian Mixtures and Partially-Latent Res-ponse Variables. Statistics and Computing, 25(5):893--911, 2015. 2. Bertsimas D, et al. Diabetes Care Publish Ahead of Print, published online December 5, 2016
Date de début :automne 2017
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :standard
Secteur d'activité :statistique, machine learning et medicine
Description :Titre: Développement de méthodes d’apprentissage statistique pour l’adaptation thérapeutique personnalisée dans le diabète de type 2 Contexte: Le diabète de type 2, dont la prévalence augmente rapidement (3 millions de diabétiques en France, 250 millions dans le monde), est une maladie chronique, progressive, qui requiert l’introduction d’une puis de plusieurs classes médicamenteuses complémentaires pour limiter l’hyperglycémie, cause des complications à long terme que l’on veut éviter. Actuellement, des recommandations peu directives guident le médecin (souvent le médecin traitant, non expert de la maladie) dans le choix des médica-ments, d’où des pratiques hétérogènes et une perte de temps et de chance pour le patient. Nous avons récemment développé une approche qui permet de fournir une information instantanée au médecin faisant face à un choix thérapeutique, basée sur la pratique d’experts dans des situations proches. Cette information constitue un outil d’aide à la décision, qui ne se substitue pas au médecin. Cette approche requiert le développement de méthodes statistiques adaptées à la quantité et à la grande dimension des données. Ce projet méthodologique s’inscrit dans le cadre d’un projet de collaboration entre l’INRIA Grenoble Rhone-Alpes, l’INSERM, et les services de diabétologie des CHU Lariboisière et Bichat, à Paris. Sujet de thèse: Les objectifs du projet de thèse, à l’interface entre mathématiques appliquées et médecine, sont de développer les approches de type dictionnaire pour obtenir une caractérisation beaucoup plus robuste et donc beaucoup plus utile du suivi thérapeutique du patient. Plus spécifiquement, le doctorant°: (i) Prendra en main un outil existant de saisie de données cliniques (Electronic Medical Record) (ii) Participera aux acquisitions en préparant les données sources en format exploitable (iii) Considérera le développement de méthodes de régression en grande dimension pour la résolu-tion de problèmes inverses comme alternative à la recherche directe dans le dictionnaire4 ; Le travail de simulation et d’analyse sera réalisé en collaborant avec des spécialistes de l’hôpital Lari-boisière et de l’hôpital Bichat (J.P. Riveline, R. Roussel). Les développements mathématiques seront réalisés en collaboration avec l’Inria (F. Forbes). Niveau/Formation : Master 2 ou équivalent en mathématiques appliquées (statistique ou traitement du signal). Mots clefs : inversion bayésienne, problème inverse, régression en grande dimension, modèle de mé-lange. Encadrement/contact: Ronan Roussel (ronan.roussel@gmail.com) et Florence Forbes (Florence.Forbes@inria.fr). Lieu : INRIA Grenoble Rhone-Alpes et/ou Centre de Recherche des Cordeliers (INSERM, Paris) Période approximative : Automne 2017 – Automne 2020. Références 1. A. Deleforge, F. Forbes and R. Horaud, High-Dimensional Regression with Gaussian Mixtures and Partially-Latent Res-ponse Variables. Statistics and Computing, 25(5):893--911, 2015. 2. Bertsimas D, et al. Diabetes Care Publish Ahead of Print, published online December 5, 2016
En savoir plus :http://mistis.inrialpes.fr/
SujetDiabete PhD RR 8juin2017 v2.pdf
Contact :florence.forbes@inria.fr
Simulation of spatio-temporal extreme processes to assess flood hazards
Publiée le 16/06/2017 10:26.
Référence : PostDoc IMAG-UM (Simulation of spatio-temporal extreme processes to assess flood hazards).
Postdoc, Montpellier.
Entreprise/Organisme :IMAG - Université de Montpellier
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Position available from September 1st, 2017
Durée du contrat :12 mois
Description :We propose a Postdoc position that is funded by the LabEx NUMEV and is part of a project whose aim is to develop stochastic methods for the realistic simulation of spatio-temporal processes integrating extremes events. A major goal of this project is to understand and model the space-time structure of hydrological extremes such as those observed in the French Mediterranean basin, known for its intense rainfall events (Cevenol episodes).
En savoir plus :http://imag.edu.umontpellier.fr/eps/
Post-doc_IMAG-Montpellier.pdf
Contact :gwladys.toulemonde@umontpellier.fr
Enseignat-chercheur contractuel
Publiée le 19/05/2017 11:58.
Référence : CDD LRU n°0913.
CDD, Vannes.
Entreprise/Organisme :Université de Bretagne Sud
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er septembre 2017
Durée du contrat :1 an
Description :Enseignement : Licence Science et Technologie - Parcours Statistique et Master Data Science et Modélisation statistique. (Statistique, Big Data, Data Mining, Apprentissage Statistique). Recherche : Laboratoire de Mathématiques de Bretagne Atlantique (LMBA)-Equipe Systèmes Dynamiques, Probabilités et Statistique.
En savoir plus :http://www.univ-ubs.fr/fr/universite-bretagne-sud/organisation-2/emplois-carrieres/vous-souhaitez-en
CDD LRU SSI 0913 Statistique 100%.pdf
Contact :evans.gouno@univ-ubs.fr
Analyse de données fonctionnelles multivariées hétérogènes
Publiée le 19/05/2017 09:22.
Référence : DFLILLE.
Thèse, Lille.
Entreprise/Organisme :Université Lille 2
Niveau d'études :Master
Sujet :Ce sujet explore le caractère multivarié des données fonctionnelles. Il s'agit de l'étude d'une variable aléatoire fonctionnelle X = (X1, X1, …, Xp) à valeurs dans une espace produit (des espaces de fonctions). Les composantes Xi, i=1,...,p, peuvent être des variables fonctionnelles univariées (fonctions réelles) ou des variables fonctionnelles qualitatives (processus de sauts). On s'intéresse principalement à la classification non-supervisée de ce type de données. Des problématiques en classification supervisée seront aussi abordées. Plusieurs points sont à traiter lors de ce travail : 1) Réaliser un état de l'art sur l'analyse des données fonctionnelles multivariées. On trouve en littérature principalement des données fonctionnelles multivariées scalaires. Aspect important à traiter : visualisation de ce type de données. 2) Etat de l'art sur les données fonctionnelles qualitatives. Voir notamment les travaux de Saporta, Deville, Boumaza et les plus récentes (Preda et Vandewalle). Limites de l'utilisation de la modélisation markovienne pour ce type de données. Trajectoires des longueurs différentes – états absorbants. Visualisation. 3) Hétérogénéité des composantes Xi (scalaire/qualitatif). Quel modélisation choisir ? Le problème n'est pas tranché même dans le cas non-fonctionnel. Peut-on voir une composante qualitative comme une chaine de markov (non-caché du coup, puisque observable) qui gouverne le comportement des composantes scalaires ? Et si plusieurs composantes sont qualitatives ? 4) Développement des méthodes de classification pour données fonctionnelle multivariées : méthodes factorielles et modèles génératifs (via l'algorithme EM). Visualisation. 5) Application sur des données hospitalières, notamment sur des parcours des patients à l'hôpital. Volume de données important. Echantillonnage (travaux de H. Cardot).
Description :Ce sujet explore le caractère multivarié des données fonctionnelles. Il s'agit de l'étude d'une variable aléatoire fonctionnelle X = (X1, X1, …, Xp) à valeurs dans une espace produit (des espaces de fonctions). Les composantes Xi, i=1,...,p, peuvent être des variables fonctionnelles univariées (fonctions réelles) ou des variables fonctionnelles qualitatives (processus de sauts). On s'intéresse principalement à la classification non-supervisée de ce type de données. Des problématiques en classification supervisée seront aussi abordées. Plusieurs points sont à traiter lors de ce travail : 1) Réaliser un état de l'art sur l'analyse des données fonctionnelles multivariées. On trouve en littérature principalement des données fonctionnelles multivariées scalaires. Aspect important à traiter : visualisation de ce type de données. 2) Etat de l'art sur les données fonctionnelles qualitatives. Voir notamment les travaux de Saporta, Deville, Boumaza et les plus récentes (Preda et Vandewalle). Limites de l'utilisation de la modélisation markovienne pour ce type de données. Trajectoires des longueurs différentes – états absorbants. Visualisation. 3) Hétérogénéité des composantes Xi (scalaire/qualitatif). Quel modélisation choisir ? Le problème n'est pas tranché même dans le cas non-fonctionnel. Peut-on voir une composante qualitative comme une chaine de markov (non-caché du coup, puisque observable) qui gouverne le comportement des composantes scalaires ? Et si plusieurs composantes sont qualitatives ? 4) Développement des méthodes de classification pour données fonctionnelle multivariées : méthodes factorielles et modèles génératifs (via l'algorithme EM). Visualisation. 5) Application sur des données hospitalières, notamment sur des parcours des patients à l'hôpital. Volume de données important. Echantillonnage (travaux de H. Cardot).
En savoir plus :http://edbsl.univ-lille1.fr/allocations2017/detailmob2006.php?id=2017086
sujet_these_df_multivaries.pdf
Contact :vincent.vandewalle@univ-lille2.fr
Poste Professeur Probabilité ou Statistique, Copenhague
Publiée le 19/05/2017 09:20.
CDI, Danemark.
Entreprise/Organisme :Department of Mathematical Sciences at University of Copenhagen
Niveau d'études :Doctorat
Description :Vacant position: Professor of probability or statistics Deadline: 11 June 2017
En savoir plus :http://employment.ku.dk/jobagent/?show=898688
Contact :susanne@math.ku.dk
Consultant Senior Data Science
Publiée le 19/05/2017 08:33.
Référence : SRL/DSC.
CDI, Paris.
Entreprise/Organisme :Soft Computing
Niveau d'études :Master
Date de début :Asap
Secteur d'activité :ESN
Description :Crunchez, analysez et exploitez tous types de données (CRM, Produits, Digitales, Logistique, Yield, Open data…), Construisez des modèles (Score, Segmentation, Random Forest, Machine Learning) adaptés pour répondre aux problématiques posées, Restituez les résultats au client dans le respect des engagements de qualité et de délai, Mesurez l’efficacité des actions marketing et digitales mises en place, Assurez un rôle de formateur.
En savoir plus :http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi/consultant-senior-datamining.html
2016 - CS DSC.pdf
Contact :recrutement@softcomputing.com
Proposition de these en statistique et imagerie medicale
Publiée le 19/05/2017 08:33.
Thèse, Grenoble.
Entreprise/Organisme :Grenoble Institut des Neurosciences et INRIA
Niveau d'études :Master
Sujet :Titre: Développement de méthodes statistiques pour l’imagerie IRM fingerprinting – application à l’épilepsie Contexte: L’imagerie par résonance magnétique (IRM) permet d’obtenir de nombreuses informations quantitative sur les caractéristiques du réseau microvasculaire comme le débit sanguin, le volume sanguin, le diamètre microvasculaire, ou la saturation tissulaire en oxygène1,2. Actuellement, ces mesures sont réalisées en enchainant différentes séquences d’acquisition puis en utilisant une procédure de traitement par acquisition, procédure issue d’équations analytiques du modèle de comportement de l’aimantation. Cette approche pose deux problèmes : la durée d’acquisition (trop longue) et l’emploi de modèles d’analyse des signaux contraints par des hypothèses fortes. Nous avons récemment développé une approche qui permet de gagner sur les deux aspects : en simulant le signal IRM à partir de voxels modèles aux propriétés microvasculaires et magnétiques connues, il est possible de créer un dictionnaire de signaux IRM. Ces dictionnaires peuvent être utilisés pour analyser des acquisitions IRM réalisées avec des séquences IRM dédiées ou optimisées pour ce type d’analyse. Cette approche permet de s’affranchir des hypothèses utilisées pour obtenir des modèles analytiques et permet également d’exploiter de façon plus efficace les informations mesurées, et donc de réduire les durées d’acquisition. Cette approche requiert le développement de méthodes statistiques adaptées à la quantité et à la grande dimension des données. Ce projet méthodologique s’inscrit dans le cadre d’un projet financé (ANR) de caractérisation de la microvascularisation à un modèle d’épilepsie chez la souris. Sujet de thèse: Les objectifs du projet de thèse, à l’interface entre mathématiques appliquées et physique, sont de développer les approches de type dictionnaire pour obtenir une caractérisation beaucoup plus robuste et donc beaucoup plus utile de la microvascularisation cérébrale. Plus spécifiquement, le doctorant°: (i) Participera aux acquisitions de données sur des modèles d’épilepsie focale (souris). (ii) Prendra en main un outil existant de simulation du signal IRM obtenu à partir d’un voxel contenant différentes distributions de vaisseaux3 ;. Cet outil de simulation prend en compte différents phénomènes physique et biophysique. (iii) Considérera le développement de méthodes de régression en grande dimension pour la résolution de problèmes inverses comme alternative à la recherche directe dans le dictionnaire4 ; Le travail de simulation et d’analyse sera réalisé sous Matlab puis sur une grille de calcul, en collaborant avec des ingénieurs de la grille de calcul de l’université Grenoble Alpes (GRICAD). Les développements mathématiques seront réalisés en collaboration avec l’Inria (F. Forbes). Les acquisitions seront réalisées avec l’aide des ingénieurs de la plateforme IRMaGe, et en collaboration avec une équipe de biologistes de Montpellier (N. Marci).
Secteur d'activité :statistique et imagerie medicale
Description :Niveau/Formation : Master 2 ou équivalent en mathématiques appliquées ou physique. Mots clefs : IRM, imagerie, inversion bayésienne, problème inverse, régression en grande dimension, modèle de mélange. Encadrement / contact : Emmanuel Barbier (emmanuel.barbier@univ-grenoble-alpes.fr) et Florence Forbes (Florence.Forbes@inria.fr). Lieu : Institut des Neurosciences (neurosciences.univ-grenoble-alpes.fr), Equipe Barbier Période approximative : Automne 2017 – Automne 2020. Références 1. I. Troprès, N. Pannetier, S. Grand, B. Lemasson, A. Moisan, M. Péoc’h, C. Rémy, E. L. Barbier. Imaging the microvessel caliber and density: principles and applications of microvascular MRI. Magnetic Resonance in Medicine, 73:325-341, 2015. 2. T. Christen, P. Bouzat, N. Pannetier, N. Coquery, A. Moisan, B. Lemasson, S. Thomas, E. Grillon, O. Detante, C. Rémy, J.-F. Payen, E.L. Barbier. Tissue oxygen saturation mapping with magnetic resonance imaging. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 34(9):1550-1557, 2014. 3. N. Pannetier, C.S Debacker, F. Mauconduit, T. Christen, E. L. Barbier. A Simulation Tool for Dynamic Contrast Enhanced MRI. Plos One. 8(3): e57636, 2013. 4. A. Deleforge, F. Forbes and R. Horaud, High-Dimensional Regression with Gaussian Mixtures and Partially-Latent Response Variables. Statistics and Computing, 25(5):893--911, 2015
En savoir plus :SujetFingerprintMicrovasculaireIRM_these_v2.pdf
Contact :florence.forbes@inria.fr
8 postes d'assistant d'enseignement et de recherche
Publiée le 18/05/2017 21:07.
Référence : Bernadette.govaerts@uclouvain.be.
Thèse, Louvain-la-Neuve BELGIQUE.
Entreprise/Organisme :Institut de statistique, biostatistique et sciences actuarielles. Université Catholique de Louvain
Niveau d'études :Master
Sujet :Sujet de thèse en statistique, biostatistique ou sciences actuarielles à choisir en concertation avec une des professeurs de l'ISBA (https://uclouvain.be/fr/node/9330)
Date de début :15 septembre 2017
Durée du contrat :Trois fois 2 ans
Secteur d'activité :Statistique, biostatistique et sciences actuarielles.
Description :Encadrement: L’assistant·e accomplira des tâches d’encadrement de séances d’exercices dans les enseignements relevant du domaine des probabilités, des statistiques et/ou des sciences actuarielles, selon le profil de l’assistant·e. Il ou elle elle sera intégré·e à l’équipe pédagogique de l’Ecole de statistique, biostatistique et sciences actuarielles (LSBA) dont il ou elle sera membre du personnel scientifique. Ces tâches d'encadrement seront à effectuer aussi bien pour des cours de l'école que pour des cours donnés par les membres de l'école dans le cadre d'autres programmes d'études. Les tâches peuvent comprendre la conception de supports pédagogiques. Recherche : L’assistant·e développera des activités de recherche dans un des domaines de l’école (statistique, biostatistique ou sciences actuarielles) dans la perspective de la réalisation d’une thèse de doctorat dans ce domaine. L’assistant·e participera à l’activité de recherche de l’Institut de statistique, biostatistique et sciences actuarielles (ISBA) : les séminaires, ateliers, conférences, etc., ainsi qu’aux activités de consultation de la cellule en méthodologie et support en statistique (SMCS). Le ou la candidat·e est invité·e à joindre, dans la mesure du possible, un projet de thèse à son dossier.
En savoir plus :https://career012.successfactors.eu/career?company=UCLouvain&career%5fns=job%5flisting%5fsummary&nav
Contact :nancy.guillaume@uclouvain.be

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