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Black-box optimization with continuous and categorical inputs
Publiée le 22/01/2018 12:28.
Stage, Saint-Etienne.
Entreprise/Organisme :Mines Saint-Etienne
Niveau d'études :Master
Sujet :Master internship, see enclosed pdf
Date de début :April 2018
Durée du contrat :6 months
Rémunération :~ 550 euros per month
Description :The master work concerns the optimization of black-box functions guided by Gaussian process meta-modeling. The case of continuous inputs is well-known. On the other hand, little is known when there are some categorical inputs. This internship aims at filling the gap. Two real world applications will be considered.
En savoir plus :http://chaire-mathematiques-appliquees.emse.fr/
stage_master_Oquaido_optim_mixed_inputs.pdf
Contact :marie-liesse.cauwet@emse.fr
Mission de conseil et d'accompagnement scientifique
Publiée le 22/01/2018 12:28.
Référence : SmartDataDecision - Stat.
CDD, Télé-travail.
Entreprise/Organisme :Desmarais Avocats
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :Mission ponctuelle
Rémunération :Facturation au taux horaire, sur devis
Secteur d'activité :Legaltech
Description :Le logiciel SmartDataDécision (www.smartdatadecision.com) constitue la première plateforme analytique visant à évaluer les risques juridiques d'un traitement de données en cas de non-conformité au Règlement européen sur la protection des données (RGPD). Le projet est né de la nécessité pour les " responsables de traitement ", avec l'entrée en vigueur, le 25 mai prochain, de la réforme globale des règles en matière de protection des données personnelles, de mesurer le risque juridique inhérent à leurs pratiques. L'objectif est de fournir une aide à la décision aux responsables de traitement. Pour caractériser ce risque juridique, trois valeurs sont actuellement prises en compte. Le score de conformité - une série d'indicateurs émanent du remplissage d'un questionnaire en ligne -, la sévérité des décisions et le " risque réel estimé " calculé en fonction de la visibilité du manquement et de la jurisprudence. Dans le cadre du développement de la version 2 du logiciel, le Cabinet recherche un statisticien pour la réalisation d'une mission de conseil et d'accompagnement scientifique consistant notamment à : - Étudier les données collectées par le cabinet et les indicateurs existants sur la version 1 du logiciel ; - Analyser les algorithmes actuellement mis en œuvre ; - Proposer des méthodes de calcul pertinentes pour l'analyse d'un risque ; - Formuler tout conseil utile pour atteindre l'objectif défini par le Cabinet. Ces prestations peuvent prendre la forme notamment de : - Notes de cadrage, rapports, études, consultations ainsi que tout type de document, quels qu'en soit la forme et le support ; - Échanges écrits ou oraux, le cas échéant confirmés par écrit ; - Réunions de travail. La mission est proposée dans le cadre d'un contrat de prestation de service. Elle sera réalisée en télétravail, modulo la participation de réunions au Cabinet avec le reste de l'équipe. Les honoraires du candidat seront facturables à un taux horaire convenu entre les parties, sur devis.
En savoir plus :www.desmarais-avocats.fr
SDD - Annonce Statisticien v0 21 01 18.pdf
Contact :pierre@desmarais-avocats.fr
Analyse statistique des performances d'indicateurs climatiques à larges échelles
Publiée le 19/01/2018 16:22.
Postdoc, Thiverval-Grignon (78) ou Gif-sur-Yvette (91).
Entreprise/Organisme :INRA/LSCE
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :2 ans
Secteur d'activité :Climat, Agronomie, Environnement
Description :We are looking for a statistician/data scientist/crop modeller to evaluate the ability of weather-based indices to anticipate agricultural yield losses before harvest (from a few month to a few days before harvest). Evaluation of indices will be conducted from global datasets including crop yields and weather time series, at various spatiotemporal resolutions. He/She will assess the proportions of yield losses correctly classified by the considered weather indices, and the proportion of wrong classifications. This approach will be applied in several geographical areas (especially, in Europe, America, Africa, and China) to rank weather indices according to their predictive performances. In particular, he/she will assess the capabilities of a range of selected weather indices to anticipate yield loss before harvest under past, current, and future climate conditions. The results of the weather index assessment described above will be used to explore the practical interest of weather index, e.g., explore the ability of weather-based index crop insurances to help mitigate adverse consequences of yield loss for farmers.
En savoir plus :https://www6.versailles-grignon.inra.fr/agronomie/Recherche/Agronomie-globale
Job offer weather indices.pdf
Contact :david.makowski@inra.fr
Modélisation statistique de l’effet des buvées sur la température du rumen chez les vaches laitières
Publiée le 19/01/2018 16:22.
Stage, UMR MISTEA 2 place Viala 34060 Montpellier.
Entreprise/Organisme :INRA, UMR MISTEA
Niveau d'études :Master
Sujet :Dans le contexte de l’élevage de précision, les suivis individuels de température du rumen de vache sont désormais disponibles. Par exemple, les capteurs « thermobolus » de NewMedria fournissent la température du rumen toutes les 5 minutes. Ces suivis permettent de détecter précocement des troubles de santé (Timsit et al. 2011) ou la préparation au vêlage. Néanmoins, l’évolution de la température du rumen est un processus complexe qui dépend de nombreux paramètres. La température peut varier brutalement lors des épisodes de boisson, l’eau ingérée diminuant la température du rumen (Bewley et al. 2008). La température extérieure et les processus de fermentation influencent également la température du rumen. L'objectif du stage est de mieux comprendre le lien entre température du rumen et buvées. L’intérêt de ce travail exploratoire est de voir dans quelle mesure les variations de température sont utilisables pour prédire les quantités d’eau bues (qui pourraient constituer un proxy de quantités ingérées) et repérer des spécificités digestives individuelles.
Date de début :Février à Mai 2018
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :554 euros par mois
Secteur d'activité :Mathématiques et Statistiques pour l'environnement et l'agronomie
Description :Pour expliquer les variations des cinétiques de température du rumen suite aux buvées d'une journée en fonction de différents paramètres (heure de chaque buvée, température de l'eau, individus, éventuellement digestion des repas), il faut construire un modèle mécaniste dynamique à partir des modèles physiques et des acquis de la littérature : Le modèle simule la chute de température du rumen suite à la buvée et est basé sur l’équation de mélange de 2 fluides de températures différentes (fluide interne au rumen et fluide ingéré au cours de la buvée). Ce modèle tiendra compte de la fraction de l’eau bue qui échappe au rumen à la buvée pour aller directement dans la suite du tube digestif. Le modèle simule ensuite la dynamique de remontée de la température du rumen, dont les paramètres dépendent de plusieurs facteurs. Le modèle intègre également l’effet du volume du rumen et de la fraction échappant au rumen, qui pourraient dépendre de l’individu et de son âge. Les paramètres du modèle seront estimés pour tenir compte des effets individuels, de l’âge et des incertitudes de mesures. On pourra notamment utiliser des modèles non linéaires à effets mixtes. Ces méthodes permettront de mettre en lumière l’existence des effets discutés ci-dessus et de quantifier leur variabilité individuelle. Deux types de données expérimentales seront disponibles : - des données en conditions maîtrisées, pour des vaches de gabarit très différents : à jeun ou pas, ingestion classique ou directement dans le rumen, heure de buvée, quantité et température des buvées. La cinétique de température dans le rumen sera mesurée à haute fréquence. Ces premières données permettront le calage du modèle de chute de température, prenant en compte le réchauffement dans le tube digestif et les caractéristiques individuelles. - des données en conditions réelles : séquence de buvée et prise d’aliments, les cinétiques de température du rumen et les conditions d’ambiance seront mesurées. En revanche la température de l’eau de buvée est incertaine, le modèle établi précédemment sera adapté pour en tenir compte. Le modèle sera ensuite inversé pour estimer l’effet des buvées sur la température du rumen.
En savoir plus :https://www6.montpellier.inra.fr/mistea/
Contact :patrice.loisel@inra.fr
*Stagiaire Biostatistiques H/F - basé Strasbourg
Publiée le 18/01/2018 21:18.
Référence : 1723523.
Stage, Strasbourg.
Entreprise/Organisme :IQVIA
Niveau d'études :Master
Sujet :Vous serez responsable de différentes activités : - Recherche et développement de méthode de metadata analyse - Mise en place sur une ou plusieurs études cliniques
Date de début :01/04/2018
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :non précisé
Secteur d'activité :CRO
Description :Entreprise : IQVIA est le leader mondial des sociétés de service dans le domaine de la recherche clinique. Présents dans plus de 100 pays dans le monde, où nous employons plus de 50 000 collaborateurs, nous accompagnons les industries pharmaceutiques et de biotechnologie dans le développement puis dans la promotion de leurs produits. Notre site de Strasbourg où travaillent aujourd’hui plus de 200 personnes, est spécialisé dans la gestion informatique d’études internationales, et compte parmi ses clients les plus grands noms de l’industrie pharmaceutique. Notre département de Bio-Statistiques propose un projet pour un stage de 5 à 6 mois pour un profil de Biostatistique de niveau Bac +5 et plus. Pourquoi recrutons-nous ? Le poste est attaché à l’équipe Biostatistique France dans le département Data Sciences, Safety and Regulatory (DSSR) de IQVIA. Cette équipe est constituée de biostatisticiens, de biostatisticien chef de projet et de programmeurs statistiques travaillant avec des collaborateurs du monde entier. L’équipe Biostatistique est au coeur des activités du département DSSR et plus largement Research & Development. Ce service est large et fait appel à de nombreuses compétences permettant de faire avancer toute une équipe avec le client vers la réussite d’un essai clinique, de sa mise en place à la soumission de ses résultats aux autorités réglementaires. Chaque fonction à son importance et la qualité du service biostatistique est un facteur clé de la réussite d’un essai clinique. Le développement des méthodologies nouvelles ayant l’approbation des autorités réglementaires et la généralisation interne des meilleures pratiques en terme d’analyse est un des éléments que nous travaillons pour atteindre le plus haut niveau de qualité de notre service. Cette activité combinée à la croissance des activités du service biostatistique justifie le recrutement de stagiaires Biostatisticien(ne)s. Mission principale Au sein de notre équipe Biostatistique IQVIA de Strasbourg, le/la biostatisticien(ne) sera encadré(e) par des managers expérimentés et/ou des statisticien(ne)s seniors. Il/elle partagera son temps de manière égale entre : Réflexion méthodologique sur l’approche MCP-MOD dans les analyses de « dosefinding». L’étude de la dose-réponse est un point primordial dans le développement d’un médicament mis sur le marché. Elle doit être approfondie dans les études cliniques de phase 2 afin que les études de phase 3 utilisent la dose optimale. L’étudiant aura donc pour objectif de faire le point sur les différentes méthodes de modélisation dose-réponse et de s’attacher plus particulièrement aux recommandations pratiques concernant la mise en place de la méthode d’analyse MCP-Mod (Bretz et al. 2005) dans différents cas. La participation aux activités statistiques du département afin de se former au métier de biostatisticien au sein de IQVIA. Responsabilités Formation aux procédures qualités propre aux domaines de la recherche biomédicale Programmation SAS et R d’analyses statistiques variées. Participation à l’écriture de plan d’analyse statistique. Participation aux projets de développement de l’équipe Biostatistique. Rédaction et présentation d’un support de formation (sujet du stage) pour les équipes internes BAC +5 en statistiques avec une spécialisation dans les sciences du vivants, En plus de vos compétences SAS, R et statistique, la dimension internationale de nos projets nécessite une bonne connaissance de l’anglais (lu, écrit et parlé). Si la rigueur, l’adaptation, la communication et la capacité d’analyse sont vos atouts, votre profil nous intéresse particulièrement.
En savoir plus :https://quintiles.taleo.net/careersection/jobdetail.ftl?job=1723523&lang=en
Offre1_IQVIA_Stage_BIOSTAT_MCPMod_Nov2017.pdf
Contact :thomas.perretti@iqvia.com
Associate professor at Telecom ParisTech on Deep learning applied to temporal data analysis
Publiée le 18/01/2018 21:17.
CDI, Paris 13ème jusqu'en 2019, puis Paris Saclay.
Entreprise/Organisme :Telecom ParisTech
Niveau d'études :Doctorat
Secteur d'activité :Enseignement-Recherche
Description :Voir détails sur la page: http://service.tsi.telecom-paristech.fr/cgi-bin/announce/download.cgi?Aid=106&lang=en
En savoir plus :http://service.tsi.telecom-paristech.fr/cgi-bin/announce/download.cgi?Aid=106&lang=en
PosteS2AMdC.pdf
Contact :stephan.clemencon@telecom-paristech.fr
Stage Master 2 en Data Science / Biostatistiques - 6 mois
Publiée le 18/01/2018 21:17.
Stage, Chilly-Mazarin (Essonne).
Entreprise/Organisme :SANOFI R&D Biostatistics and Programming Department
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Industrie pharmaceutique
Description :stage Master 2 - voir fichier joint
En savoir plus :...
SANOFI stage master 2 - 2018.pdf
Contact :alexia.letierce@sanofi.com
Développement d'une application RShiny pour l'exploitation des données de consommations alimentaires
Publiée le 17/01/2018 18:53.
Référence : Stage-2017-023.
Stage, 14 rue Pierre et Marie Curie, 94700 Maisons-Alfort.
Entreprise/Organisme :Agence nationale de sécurité sanitaire de l'alimentation, de l'environnement et du travail
Niveau d'études :Master
Sujet :L’étude INCA3 est la troisième étude nationale de consommation alimentaire réalisée par l’Anses en 2014-2015 auprès de plus de 4000 adultes et enfants vivant en France métropolitaine. Les données issues de cette étude serviront aux travaux d’expertise de l’Agence sur l’évaluation des risques liées à l’alimentation ou à la nutrition. Croisées avec les données de composition nutritionnelle du Centre d’Information sur la Qualité des Aliments (CIQUAL) ou à celles de contamination chimique des aliments des EAT, elles permettront notamment d’estimer, d’une part, les apports nutritionnels (ex : vitamines, minéraux, acides gras) et d’autre part, les expositions à certains contaminants (ex : métaux, pesticides). L’utilisation de ces données nécessite le recours à des logiciels de traitement de données et donc, à des agents formés l’analyse de données. Or, certaines analyses mériteraient d’être intégrées dans un outil facilement accessible aux agents et/ou experts en charge de réaliser des expertises en risque alimentaire ou en nutrition, et qui soit adaptable à leurs besoins. Au sein de l’unité UME, et en collaboration avec les unités d’expertise de la DER, le stagiaire développera une application Web (avec le logiciel R-Shiny) qui offrira un accès facilité aux données et analyses statistiques de consommation alimentaire de l’étude INCA3. Dans un deuxième temps, le stagiaire généralisera l’outil pour calculer et mettre à disposition les apports nutritionnels et les expositions alimentaires des individus de l’étude INCA3, en combinant les consommations alimentaires avec les données de composition nutritionnelle du CIQUAL et les données de contamination chimique de l’étude EAT2.
Date de début :février/mars
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Indemnité forfaitaire de stage (environ 500 euros/mois)
Description :Pour cela, le stagiaire sera amené à : - Concevoir le schéma de l’application Web nécessaire pour répondre aux besoins exprimés et développer cette application avec le logiciel R-Shiny ; - Construire les programmes statistiques sous R pour traiter les données mises à disposition dans l’application, à partir de programmes déjà développés sous d’autres logiciels (STATA notamment) ; - Mettre en place un test de l’application auprès des futurs utilisateurs ; - Améliorer l’application selon les retours des futurs utilisateurs pour une mise en production à l’issue du stage. - Produire un rapport décrivant l’application et son fonctionnement ainsi que les pistes d’améliorations ou d’évolutions possibles.
En savoir plus :NA
Stage 2017-023 INCA3.pdf
Contact :sabrina.havard@anses.fr
Maitre de Conférences Intelligence Artificielle, science des données, apprentissage
Publiée le 17/01/2018 18:53.
CDI, Grenoble.
Entreprise/Organisme :ENSIMAG
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :Indeterminé
Description :L’Ensimag recrute un maître de conférences en mathématiques appliquées ou en informatique sur un profil Intelligence artificielle, science des données et apprentissage.
En savoir plus :http://ensimag.grenoble-inp.fr/
ENSIMAG - 26-27 MCF 0664-LIG-LJK.pdf
Contact :stephane.labbe@univ-grenoble-alpes.fr
Consultant statistique et traitement de données
Publiée le 17/01/2018 15:02.
Référence : PPC-StageStat.
Stage, Paris.
Entreprise/Organisme :Wavestone
Niveau d'études :Master
Sujet :Application de la statistique en diagnostic et évolution des facteurs humains dans un projet de transformation
Date de début :Février 2018
Durée du contrat :4 à 6 mois
Secteur d'activité :Conseil RH & Management
Description :Rattaché à la practice de People & Change du cabinet Wavestone, vous aurez en charge les missions suivantes : - Construction et administration de questionnaire et d’autres dispositifs de collecte - Pré-traitement des données - Analyses statistiques descriptives - Analyses avancées (régression, cluster analysis, ANOVA, analyses factorielles etc.) - Interprétation et formalisation des analyses - Construction d’outils dynamiques et automatiques via Excel
En savoir plus :A compléter
Offre de stage consultant statistique RH.pdf
Contact :bahri.mm@gmail.com
Quantification des incertitudes pour la simulation de crashs
Publiée le 17/01/2018 12:17.
Stage, Nantes.
Entreprise/Organisme :Centrale Nantes, LMJL UMR CNRS 6056 / Université de Nantes, GeM UMR CNRS 6183 / PSA Peugeot Citroën
Niveau d'études :Master
Sujet :Dans ce stage réalisé en partenariat avec PSA Peugeot Citroën, on s’intéresse à la robustesse des modèles numériques pour la prédiction de la réponse d’un véhicule à un choc. Ces modèles basés sur les approximations éléments finis sont par nature non linéaires (contact, frottement, grandes déformations) voire instables (flambage, rupture). La réponse de ces modèles numériques présente généralement des écarts par rapport aux réponses mesurées lors d’essais expérimentaux et ce en raison de différents facteurs : incertitudes sur la modélisation (modèle de comportement des matériaux, modèle plaque/coque/poutre etc), incertitudes sur les paramètres de la modélisation choisie (paramètres matériaux, données géométriques etc), erreurs d’approximation numérique sur la modélisation. Il s’agit dans ce contexte de disposer de modèles prédictifs qui soient corrélés avec les essais expérimentaux en prenant en compte la variabilité des paramètres d’entrée du modèle. La non-linéarité forte des modèles induit une complexité et un coût de calcul du modèle numérique associé qui ne permettent de disposer que d’un nombre limité d’essais numériques. Il est donc nécessaire de s’appuyer sur des approximations des variables d’intérêt extraites des essais numériques (appels à un code de calcul) pour effectuer une étude des incertitudes. De plus les simulations de crash impliquent de nombreuses variables d’entrée. L’objectif du stage est donc de construire un modèle prédictif de variables d’intérêt prenant en compte la variabilité de nombreux paramètres d’entrée du code de calcul en utilisant des méthodes d’apprentissage statistique avec un budget limité. Il s’agira dans un premier temps d’estimer les lois d’entrée du modèle en grande dimension. Dans le cas où les variables d’entrée sont indépendantes, des méthodes standards (e.g., méthodes à noyau) peuvent être suffisantes pour l’estimation des lois, mais la tâche s’avère plus difficile dans le cas où il y a des dépendances entre les variables et des méthodes alternatives seront développées dans ce contexte. Des méthodes d’apprentissage statistique seront ensuite mises en oeuvre pour la construction d’approximations de faible rang des variables d’intérêt à partir d’un faible nombre d’échantillons (appels au code de calcul). Ces approximations de rang faible s’assimilent à des réseaux de neurones profonds (deep networks) avec une architecture particulière. Ce stage pourra se poursuivre en thèse.
Date de début :Printemps 2018
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :stage rémunéré
Description :Mots clés : Quantification d’incertitudes, Approximation en grande dimension, Apprentissage statistique, Réseaux de neurones profonds. Le candidat est en formation M2 ou dernière année d’école d’ingénieur, avec une spécialisation en mathématiques appliquées ou mécanique numérique. De solides compétences sont attendues en apprentissage statistique ou en calcul scientifique. Le candidat contribuera au développement d’outils dans l’environnement Matlab. Un goût prononcé pour les méthodes numériques et la programmation est fortement recommandée.
En savoir plus :https://box.ec-nantes.fr/index.php/s/SR1tPnLd9DnPrcL
stageM2_UN_ECN_PSA.pdf
Contact :mathilde.chevreuil@univ-nantes.fr
Biostatisticien à 100%
Publiée le 15/01/2018 19:15.
Référence : TS2018.
CDD, 1 rue de germont 76031 Rouen Cedex.
Entreprise/Organisme :CHU de Rouen - Hôpital Charles Nicolle
Niveau d'études :Master
Date de début :dès que possible
Durée du contrat :1 an renouvelable
Rémunération :négociable selon expérience
Secteur d'activité :Recherche et Innovation
Description :Le (la) candidat (e) recruté (e) aura pour mission la collaboration méthodologique et statistique aux études de recherche clinique institutionnelles (essais cliniques, épidémiologie clinique) promues par le CHU de Rouen. Cette collaboration concernera toute les phases de ces études en particulier les phases de : - planification : collaboration méthodologique à la rédaction des différents éléments du protocole, aide au choix du plan d'étude, calcul de l’effectif et détermination de la stratégie d’analyse statistique, contribution à l’élaboration du dictionnaire de données et du cahier d’observation (CRF) en fonction des objectifs de l’étude ; - suivi et pilotage : analyses intermédiaires, actions à prendre en cas de recrutement insuffisant ou autres problèmes ; - analyse statistique : analyse descriptive, analyses uni et multivariées ; - rédaction des publications : soumission initiale et révisions. La personne recrutée pourra participer à des travaux de recherche méthodologique ou statistique ou à des activités d'enseignement de façon volontaire à condition que cela reste compatible avec les missions définies ci-dessus.
En savoir plus :www.chu76.fr
Contact :adelaide.cauchois@chu-rouen.fr
Génération de plans architecturaux à partir de données géométriques.
Publiée le 15/01/2018 19:15.
Stage, Paris.
Entreprise/Organisme :HABX
Niveau d'études :Master
Sujet :Génération de plans architecturaux à partir de données géométriques.
Durée du contrat :5 à 6 mois
Secteur d'activité :Architecture
Description :Lorsqu’ils souhaitent devenir propriétaire d’un logement neuf à l’aide de notre plateforme, les acquéreurs spécifient certaines caractéristiques relatives à celui-ci : détail des pièces, superficie de l’appartement, taille de la surface annexe, étages et orientations souhaités... L’équipe d’HABX doit alors satisfaire un maximum d’acquéreurs en répartissant au sein d’un immeuble les appartements qu’ils ont ainsi configurés et en générant leur plans associés. Dans le cadre de ce projet, nous avons besoin d’un outil de conversion bidirectionnel de données géométriques en plan architectural. Intégré(e) au sein de l’équipe Data, vous aurez comme principales missions : D’établir un inventaire des outils, bibliothèques et logiciels existants, d’extraire de la maquette architecturale les données nécessaires à la génération du plan 2D, et de mettre en place leur stockage et d’implémenter l’algorithme capable d'interpréter des données pour générer des plans d’appartement 2D, et de les intégrer à la maquette architecturale d’origine.
En savoir plus :http://bit.ly/2mmfqja
Offre de stage - Data Science (1) (1).pdf
Contact :graziella@habx.fr
Estimation de la granulométrie de nanoparticules obtenue par sp_ICPMS
Publiée le 15/01/2018 19:14.
Référence : STA/ICPMS/DMSI.
Stage, Trappes (78).
Entreprise/Organisme :LABORATOIRE NATIONAL DE METROLOGIE ET D’ESSAIS
Niveau d'études :Master
Sujet :Les nanoparticules manufacturées sont utilisées dans une grande variété de domaine d’application industriel ou de recherche. On peut citer les produits de consommation courants (cosmétique, produits alimentaires), les matériaux de grande complexité (pots catalytiques) ou encore les traitements médicaux. De cette diversité d’utilisation naît le besoin de caractériser des nanoparticules, afin d’optimiser leur utilisation, de maîtriser leur dissémination dans l’environnement et de répondre à la réglementation. La distribution en taille, ou granulométrie, et la concentration en nombre sont deux caractéristiques essentielles des nanoparticules qui permettent entre autre de répondre à la définition européenne de « nanomatériaux ». La « Single Particle Inductively Coupled Mass Spectrometry » ou sp-ICPMS est une technique de mesure émergente à fort potentiel de ces deux paramètres, inspirée de la mesure de concentrations d’éléments chimiques par spectrométrie de masse. Cette technique permet la mesure de la taille et du nombre pour des nanoparticules de type « métallique » (or, titane, argent…). Elle présente l’avantage par rapport aux techniques par microscopie de cibler la nature des nanoparticules à étudier ainsi que de pouvoir être mise en place avec un instrument de type ICPMS classique. L’un des principaux enjeux de la mesure par sp-ICPMS est de fiabiliser le post-traitement des données. Plusieurs méthodes sont actuellement utilisées, pouvant ainsi conduire à des granulométries différentes. Il convient donc de les comparer et d’évaluer les incertitudes qui leur sont associées pour pouvoir bien caractériser les nanomatériaux étudiés. Vos missions principales consisteront à : - participer au développement sous python d’un outil robuste pour le traitement des données de mesure par sp-ICPMS - tester et comparer les différentes méthodes de traitement des données (en particulier une étude de sensibilité de ces méthodes à la variation des paramètres sera à effectuer). - évaluer l’incertitude de mesure sur la distribution en taille par les méthodes statistiques appropriées - rédiger une synthèse des travaux effectués A cette fin, l’instrument et la méthode de mesure vous seront présentés et plusieurs jeux de données issus de nanoparticules de référence et d’échantillons réels (produits alimentaire) seront mis à disposition afin de tester le traitement en présence et en absence d’une matrice.
Date de début :Mars 2018
Durée du contrat :5-6 mois
Rémunération :1054 € bruts par mois pour un étudiant en bac+5
Secteur d'activité :Recherche / Études et laboratoire
Description :Vous recherchez un stage dans le cadre de votre formation de niveau Bac+ 5 en Mathématiques Appliquées/Statistiques, vous possédez de très bonnes connaissances en programmation sous python et de connaissances en statistiques pour évaluer des incertitudes de mesure Vous possédez de bonnes capacités rédactionnelles. Maîtrise de l’anglais scientifique.
En savoir plus :https://www.lne.fr/fr/offres-emploi/stage-estimation-granulometrie-nanoparticules
Contact :recrut@lne.fr
Modélisation spatio-temporelle de contaminants métalliques.
Publiée le 15/01/2018 19:14.
Référence : STAGEMODSTATMOUSSESATMOSPHERE.
Stage, PARIS.
Entreprise/Organisme :Agroparitech/INRA, UMR Mathématiques et Informatique Appliquées
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation spatio-temporelle de contaminants métalliques. Application aux données de retombées atmosphériques métalliques enregistrées par les mousses.
Date de début :A fixer (début 2018)
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :1/3 SMIC
Secteur d'activité :Statistiques Appliquées à l'Environnement
Description :Les attendus de ce stage sont de modéliser la répartition spatio-temporelle des niveaux de concentrations en métaux atmosphériques accumulés dans les mousses et de construire la technique d'inférence bayésienne permettant d'en retrouver les caractéristiques. La difficulté du travail statistique à réaliser porte sur le caractère multivarié de la réponse ainsi que sur les localisations non concordantes des diverses sources d'information.
En savoir plus :https://www6.inra.fr/mia-paris/Equipes/Membres/Isabelle-Albert
stage_MoussesV2.pdf
Contact :isabelle.albert@agroparistech.fr

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