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Stagiaire Ingénieur Data Scientist (H/F)
Publiée le 03/01/2020 17:54.
Stage, Aubervilliers (93).
Entreprise/Organisme :Saint-Gobain Glass France
Niveau d'études :Master
Date de début :février/mars/avril 2019
Durée du contrat :6 Mois
Rémunération :Rémunération selon profil
Description :Nous recherchons pour la société Saint-Gobain Glass France, un(e) Ingénieur Data Scientist, dans le cadre d’un projet visant à réduire les consommations d’énergie des fours verriers. Il/Elle travaillera au sein de l’équipe Data Science et sera rattaché(e) au Pôle du développement de l’industrie 4.0 (basée à Aubervilliers, 93). Il/Elle sera chargé(e) de: − Identifier et collecter les différentes données issues des bases internes ou externes nécessaires à l’étude ; − Manipuler et nettoyer d’importants volumes de données; − Réaliser des analyses descriptives des données (Datamining, Corrélations, Segmentations ...) ; − Implémenter des algorithmes de prédictions (Régression, Classification ou Deep Learning ...) ; − Travailler en étroite collaboration avec des experts techniques afin d’interpréter les résultats obtenus ; − Travailler au sein d’une équipe dynamique, internationale et dans une bonne ambiance de travail afin de développer le récent pôle « Big Data ».
En savoir plus :https://joinus.saint-gobain.com/fr/fra/tpr/i/65973/573252/stage-ingenieur-data-scientist-hf
Stage - Data Scientist_SGG.pdf
Contact :nawaaz.peerbocus@saint-gobain.com
Prévision du prix de l'électricité (SPOT) pour une valorisation optimale des actifs renouvelables
Publiée le 03/01/2020 10:14.
Référence : Christian Koessler.
Stage, Montpellier.
Entreprise/Organisme :EngieGreen
Niveau d'études :Master
Sujet :Ce stage de niveau bac+5 consistera à mettre en place un modèle des prévisions de prix du marché SPOT avec un horizon de prévision d’une semaine en explorant plus spécifiquement les points suivants : Les données : Le sourcing, la collecte et le processing des données sont des sujets très importants. Nous souhaitons à la fois évaluer la pertinence d’un fournisseur actuel et aller à la recherche d’autres sources potentielles. Les modèles : Ce stage s’inscrit dans la continué d’un premier stage exploratoire qui a eu lieu lors de l’été 2019. Ce stage a abouti à un modèle de machine learning avec de performances correctes. Nous souhaitons travailler à la fois sur l’amélioration de ce modèle et sur la mise en place d’une modèle statistique de type SARMIAX. Une mise à jour de l’état de l’art des modèles existant sera également demandé au candidat retenu. La mise en pratique : La finalité de ce stage est la mise en application directe du modèle de prévision des prix dans l’optimisation de la planification des maintenances.
Date de début :01/02/2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :1100 €/mois, prime variable jusqu’à 20%
Secteur d'activité :Energies Renouvelables, Marché de l'énergie
Description :ENGIE Green filiale à 100% d’ENGIE SA est un leader de la production d’énergies renouvelables en France et dispose d’une expertise complète dans les domaines du développement, de la construction et de l’exploitation et de la maintenance des parcs éoliens et photovoltaïques. • Chiffres clés (début 2020) : – 116 parcs éoliens exploités en France (1.6 GW installés en France) – 135 centrales solaires exploitées en France (1.07 GWc installés en France) – Plus de 500 collaborateurs dans 20 agences
En savoir plus :http://www.engie-green.fr
Evaluation des prix du marché SPOT.pdf
Contact :christian.koessler@engie.com
Ingénieur de recherche en IA pour la conception (mécanique) (CDI) H/F
Publiée le 31/12/2019 17:33.
CDI, Magny-les-hameaux.
Entreprise/Organisme :Adoc Talent Management
Niveau d'études :Doctorat
Description :Adoc Talent Management recherche un·e ingénieur·e de recherche en IA pour la conception mécanique pour son client, centre de recherche industriel d’un groupe Français présent au niveau international sur le secteur des technologies et équipements aéronautiques. Poste Dans le cadre d'un projet pluridisciplinaire amont lancé par le centre de recherche sur l'utilisation de l'IA pour la conception et la simulation, vous serez intégré au sein d'une équipe de spécialistes en charge de la recherche sur les modèles et les simulations les plus avancées. Vous travaillerez sur le développement des outils issus de l’IA afin de proposer de nouvelles stratégies d’optimisation de simulations numériques et de représentativité des modèles. En étroite collaboration avec le reste de l’équipe et du Groupe, vous interviendrez sur plusieurs challenges métiers et scientifiques, en particulier via l’étude des méthodes dites de multi-fidélité ou de « transfer learning ». Dans ce cadre vous définirez et conduirez les actions de recherche et de développement amont des outils et des méthodologies pour l'accélération des calculs numériques coûteux, et mènerez le développement de simulations et modélisations mécaniques, à partir des données expérimentales issues des matériaux fournies par le Groupe. Vous étudierez les besoins des ingénieurs de recherche en mécanique, puis les déclinerez au niveau recherche scientifique et technique. Pour mener à bien ces développements, vous réaliserez une veille scientifique et technique et participerez au réseau interne d'échanges scientifiques autour de l'IA. Enfin vous communiquerez sur les travaux de recherche auprès de tous les pôles du centre de recherche, et les valoriserez à travers des publications scientifiques et la participation à des congrès et conférences internationales. Profil Doté(e) d’une forte expertise en mathématiques et en mécanique du solide, vous êtes titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou de doctorat, et avez pu travailler environ 3 ans avec des outils IA et mathématiques autour de structures mécaniques (machine learning, modélisation statistique autour de structures mécaniques, simulation…). Vous avez une réelle appétence pour le développement de code et maitrisez Python ou R. Vous avez une connaissance en analyse numérique ainsi qu’en réduction de modèle, et êtes passionné par la recherche. A travers la gestion de vos projets, vous avez pu développer une bonne capacité de communication ainsi qu’une grande autonomie, tout en ayant un fort esprit d’échange et de partage. Si vous souhaitez vous investir au sein d’une structure Française ayant su faire sa place au niveau international, sur un poste vous permettant autonomie et forte interactions humaines, envoyez-nous votre candidature !
En savoir plus :https://bit.ly/2sdFfsP
Contact :apply-43825786bf9001@adoc-tm.breezy-mail.com
Ingénieur de recherche en IA pour la conception (quantification incertitudes) (CDI) H/F
Publiée le 31/12/2019 17:33.
CDI, Magny-les-hameaux.
Entreprise/Organisme :Adoc Talent Management
Niveau d'études :Doctorat
Description :Adoc Talent Management recherche un·e ingénieur·e de recherche en IA pour la conception, sur les problématiques de quantification d’incertitudes pour son client, centre de recherche industriel d’un groupe Français présent au niveau international sur le secteur des technologies et équipements aéronautiques. Poste Dans le cadre d'un projet pluridisciplinaire amont lancé par le centre de recherche sur l'utilisation de l'IA pour la conception et la simulation, vous travaillerez sur le développement des outils issus de l’IA afin de proposer de nouvelles stratégies d’optimisation de simulations numériques et de représentativité des modèles. Vous participerez en particulier aux travaux de recherche sur la quantification des incertitudes de prédiction pour les réseaux de neurones profonds, impliquant de travailler dans des espaces de grande dimension, et aurez pour premières pistes les techniques d'échantillonnage récentes, couplées à des méthodes de réduction de dimension. Pour ceci, vous réaliserez tout au long du projet une veille scientifique et technique qui servira à identifier les pistes les plus prometteuses pour traiter des cas en très grande dimension. Enfin vous participerez au réseau interne d'échanges scientifiques autour de l'IA, et valoriserez les travaux de recherche auprès de tous les pôles du centre de recherche. Vous communiquerez sur les résultats à travers des publications scientifiques et la participation à des congrès et conférences internationales. Profil Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou de doctorat, vous avez environ 3 ans d’expérience professionnelle sur des projets de recherche nécessitant une expertise mathématique et l’utilisation d’outils statistiques, en particulier les méthodes bayésiennes. Vous avez également une expertise en échantillonnage et réduction de dimension, et une grande curiosité pour d’autres domaines et exploiter le potentiel des outils d’IA. A travers la gestion de vos projets, vous avez pu développer une bonne capacité de communication ainsi qu’une grande autonomie, tout en ayant un fort esprit d’échange et de partage. Si vous souhaitez vous investir au sein d’une structure Française ayant su faire sa place au niveau international, sur un poste vous permettant autonomie et forte interactions humaines, envoyez-nous votre candidature !
En savoir plus :https://bit.ly/2SkyGiE
Contact :apply-60c878bdc36301@adoc-tm.breezy-mail.com
Stage second semestre 2019-2020 pour Etudiant(es) en Master 2
Publiée le 20/12/2019 17:01.
Référence : Michel HAREL, Professeur des Universités, Achille Tchalla, Professeur, Chef de Service CHU à Limoges.
Stage, C.H.U. de Limoges.
Entreprise/Organisme :Fondation Universitaire de Limoges, C.H.U. de Limoges
Niveau d'études :Master
Sujet :Analyse de trajectoires, perte d'autonomie et facteurs prédictifs. Modélisation de trajectoires
Date de début :Début Mars 2020 (date flexible)
Durée du contrat :Trois mois
Rémunération :410 € net /mois
Secteur d'activité :Recherche clinique et innovation
Description :Prendre connaissance d'une thèse antérieure achevée en octobre 2019 et de proposer des pistes de prolongation pour une future thèse dont le (la) candidat(e) pourrait en être bénéficiaire à l'issue du stage.
En savoir plus :www.chu-limoges.fr
Contact :michel.harel@unilim.fr
H/F CHARGE TRAITEMENT DE DONNEES
Publiée le 20/12/2019 17:01.
Référence : CHARG TRAIT.
CDI, BORDEAUX.
Entreprise/Organisme :SAS STRATEGIR
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Date de début :01/02/2020
Durée du contrat :CDI
Rémunération :à partir de 28k€ annuel
Secteur d'activité :Etudes marketing
Description :Au sein de l’équipe Traitement de Données, vous assurez en autonomie le dépouillement des études, la collecte des données saisies, les agrégez et synthétisez pour qu’elles soient analysées par le chef de projet études avant restitution au client. Vous participez à une production dont les outils sont amenés à évoluer dans une logique de satisfaction continue des clients et vous êtes le garant de la qualité de votre production. Vous devez maitriser l’outil bureautique, avoir connaissance si possible de logiciel de dépouillement DAISIE ou autre, connaitre les logiciels XLStat, R serait un plus. Vous maitrisez le dépouillement d’enquêtes, la production de résultats statistiques de base (Tests, signif, corrélations, ACP, AFC). Vous êtes dynamique, rigoureux(se) et pro-actif(ve), curieux(se) et ouvert(e) au changement, sachant faire preuve d’agilité. Vous êtes communicant(e) et avez le goût de travailler en équipe ainsi qu’un intérêt pour les études marketing. Vous êtes titulaire d’un DUT ou d’une LICENCE STID et justifiez si possible d’une expérience professionnelle de 1 à 2 ans. Nous acceptons cependant d’étudier tout profil débutant intéressé par notre secteur d’activité. Un bon niveau en anglais est indispensable (B2 sur l’échelle européenne).
En savoir plus :www.strategir.com
Annonce Chargé Traitement VDEF.pdf
Contact :emplois@strategir.com
Postdoctoral Research Fellow (stats) in Indoor Air Quality/ Healthy Building/ Sustainable Building
Publiée le 20/12/2019 08:51.
Postdoc, Auckland, NZ.
Entreprise/Organisme :Massey University
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :asap
Durée du contrat :2 years
Rémunération :See http://www.massey.ac.nz/?a801e5123s
Description :Hi all, a post-doc position for an applied statistician at Massey, see https://masseyunicareers.nga.net.nz/?jati=3585CA62-A593-5572-0991-ADD29DB24D52 (deadline for application is 31/01/2020, not 31/08/2019 as indicated) Wishing everyone a good break. Kind regards, Matthieu
En savoir plus :https://masseyunicareers.nga.net.nz/?jati=3585CA62-A593-5572-0991-ADD29DB24D52
Contact :m.sutrisna@massey.ac.nz
Auditeur modèles statistiques et machine learning
Publiée le 19/12/2019 21:06.
Référence : Offre d'emploi CDI CESP.
CDI, Levallois.
Entreprise/Organisme :CESP (Centre d'Etudes de Supports Publicitaires)
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :Indéterminée
Secteur d'activité :Médias / Publicité
Description :Le CESP recherche pour son équipe Data Science un auditeur dont les missions seront d'auditer des modèles de mesure d'audience et de mesure d'efficacité publicitaire, sur l'ensemble des médias : TV, radio, affichage, presse et Internet.
En savoir plus :https://cesp.org
Offre de poste _Auditeur modéles statistiques et machine learning v2.pdf
Contact :mladouari@cesp.org
Planification expérimentale et calcul de puissance pour l'expérimentation en biologie
Publiée le 19/12/2019 21:06.
Stage, Institut Pasteur (Paris 15ème).
Entreprise/Organisme :Institut Pasteur
Niveau d'études :Master
Sujet :Lors de la planification d’une expérience biologique, la détermination du nombre minimal d'individus nécessaires est une question difficile, un compromis entre puissance statistique et contraintes pratiques. De plus, il est connu que certains facteurs extérieurs peuvent affecter la reproductibilité des résultats. Dans le cadre de ses missions de support aux chercheurs de l'Institut Pasteur, le Hub de Bioinformatique et Biostatistique travaille à optimiser la qualité des données générées lors d'expérimentations biologiques et augmenter la reproductibilité des résultats sur les aspects statistiques. Ce projet se divise en 2 axes: 1) cartographie des effets confondants : par exemple, la distribution des unités expérimentales, peut contribuer jusqu’à 25% à la variabilité observée sur certaines données. En négligeant cette source de variabilité, le risque de fausse découverte peut être multiplié par deux. On s’éloigne alors des fameux 5% que l’on croit contrôler. Heureusement, une planification expérimentale adaptée permet de contrôler ces effets indésirables, augmentant ainsi la reproductibilité des résultats. Ainsi, nous cherchons à établir un catalogue des effets indésirables impliqués lors des expérimentations, aussi appelés effets “batchs”. Il est connu que certains facteurs peuvent affecter la reproductibilité des résultats obtenus lors des expérimentations, mais il est aussi établi que l’effet de ces facteurs peut être controlés, en optimisant les plans d’expériences. En pratique, nous cherchons à établir une liste la plus complète possible de ces facteurs, spécifiques aux domaines de recherche (infectueux, microbiote, comportement …) et quantifier leur impact sur la variabilité de différents types de mesures. Certains effets batchs sont déjà reconnus, comme les dates auxquelles sont réalisées les prélèvements ou l’expérimentateur qui réalise ce prélèvement. Cependant, la quantification de l’impact de ces facteurs sur la reproductibilité des mesures n’est pas bien établie. 2) développement d'une application Shiny de calcul de puissance adaptée aux besoins des chercheurs en biologie : la version actuelle gère les cas simples de calcul de puissance (comparaison de moyennes, ANOVA, distribution des individus par unité expérimentale...). L'objectif est d'enrichir cette application de cas particuliers comme le calcul de puissance pour les cas déséquilibrés et le pooling et de proposer des extensions aux utilisateurs plus avancés, comme le calcul de puissance pour les analyses multivariées de type analyse en composantes principales ou la planification de données de séquençage
Date de début :février-avril 2020
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :gratification
Secteur d'activité :recherche en biologie
Description :https://www.pasteur.fr/fr
En savoir plus :https://c3bi.pasteur.fr/hub/
sujet-stage.pdf
Contact :emeline.perthame@pasteur.fr
1 year post-doc in Statistics or Statistical Ecology at AgroParisTech
Publiée le 18/12/2019 08:01.
Postdoc, AgroParisTech, Paris 5°.
Entreprise/Organisme :UMR MIA-Paris, AgroParisTech / INRA / Paris-Saclay
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :Development of novel statistical methodologies for the analysis of ecological interaction networks
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :1 an
Rémunération :2150 € brut.
Secteur d'activité :Recherche
Description :The aim of the position is to develop new methodologies for the statistical analysis of ecological network. The position is fairly open in terms research directions. It will be the opportunity for the recruited person either to further develop its own researches, in connection with the goals of the NGB projects, or to work on one of the subjects mentioned above. In any case, he/she will acquire a strong experience in statistics and/or statistical ecology.
En savoir plus :https://www6.inra.fr/mia-paris/Page-d-accueil/Actualites/postdoc_ecology
PostDoc-NGB.pdf
Contact :robin@agroparistech.fr
Modélisation du vieillissement de la drosophile en vue de l’identification des SNPs influents.
Publiée le 14/12/2019 14:35.
Référence : Estelle Kuhn (INRA), Michael Rera (Sorbonne Université).
Stage, INRA Jouy-en-Josas / Sorbonne Université, site de Jussieu.
Entreprise/Organisme :INRA, MaIAGE / Sorbonne Université, Adaptation Biologique et Vieillissement
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation du vieillissement de la drosophile en vue de l’identification des SNPs influents.
Date de début :à partir de février 2020
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :gratification de stage de 540 euro mensuel environ
Secteur d'activité :recherche en modélisation et statistique appliquées aux sicences du vivant
Description :Contexte : Les études GWAS (Genome Wide Association Studies) sont un outil puissant pour explorer les liens entre variants génétiques et phénotypes. Le modèle drosophile possède une importante ressource GWAS appelée Drosophila Genetic Resource Panel (DGRP)1. Ces dernières années, nous avons utilisé les lignes du DGRP pour aborder la question du rôle des polymorphismes nucléotidiques uniques (SNPs) dans un nouveau cadre théorique du vieillissement, le modèle de vieillissement en deux phases2, basé sur le phénotype Smurf3,4. Grâce à cette nouvelle approche de l'étude du vieillissement, nous avons pu détecter une forte association entre SNPs et la longévité des individus. Le présent projet vise à développer un modèle prédictif de la longévité des individus de lignées DGRP non-testées en se basant uniquement sur leur génotype. Les données disponibles sont des données de longévité (survie) d’environ 27000 individus femelles obtenues à partir de 117 des 205 lignées DGRP ainsi que celles d’environ 6000 supplémentaires réparties sur 40 lignées DGRP afin de valider le modèle. Pour chacune de ces lignées, nous disposons d’environ 2.5 millions de SNPs avec l’information de l’allèle parental et celui se trouvant dans ladite lignée. La durée de vie de chaque individu est connue à +/-48h. Objectifs du stage : (i) proposer un modèle statistique et un estimateur par critère pénalisé pour identifier les SNPS influents. (ii) implémenter un algorithme stochastique d’estimation et le valider sur données simulées. (iii) proposer un prédicteur pour l’espérance de vie à partir des SNPs influents et le valider sur données simulées. (iv) ajuster ce modèle aux données réelles. (iv) valider les gènes identifiés par cette approche pour leur rôle dans la détermination de la longévité à l'aide du modèle de la drosophile et d'une dérégulation conditionnelle de leur expression grâce au système de commutation génétique5 et aux outils génétiques disponibles. Aspects mathématiques : l’approche envisagée en priorité reposera sur les modèles de sur vie à effets aléatoires (modèles de fragilité) incluant un effet « lignée » et des SNPs comme variables explicatives de grande dimension. L’estimation des paramètres se fera à partir de critères pénalisés type LASSO pour sélectionner les SNPs influents. Des algorithmes stochastiques seront mis en oeuvre pour calculer l’estimateur maximisant le critère choisi. Compétences recherchées : formation niveau BAC+5 (Master 2 ou école d’ingénieurs), connaissance en statistiques théoriques et appliquées, ayant un fort intérêt pour les applications en sciences du vivant. La maîtrise d’un langage de programmation est indispensable. Qualités personnelles : rigueur scientifique, curiosité intellectuelle, qualités de communication. Modalités pratiques : le stage se déroulera d’une part sur le centre INRA de Jouy-en-Josas et d’autre part sur le site de Jussieu de Sorbonne Université. La durée du stage sera de cinq ou six mois, entre février et septembre 2019. La gratification mensuelle est d’environ 540 euro. Le stage pourra éventuellement déboucher sur un sujet de thèse impliquant modélisation mathématique et validations expérimentales.
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn/
M2_modélisation_drosophile.pdf
Contact :estelle.kuhn@inra.fr
Procédures non asymptotiques de test des composantes de la variance dans les modèles à effets mixtes
Publiée le 14/12/2019 14:35.
Référence : Estelle Kuhn (INRA), Charlotte Baey (Université de Lille).
Stage, INRA Jouy-en-Josas.
Entreprise/Organisme :INRA, MaIAGE
Niveau d'études :Master
Sujet :Procédures non asymptotiques de test des composantes de la variance dans les modèles à effets mixtes. Application à la caractérisation de la variabilité génotypiques des paramètres d’un modèle de culture chez Arabidopsis thaliana et Brassica napus.
Date de début :à partir de février 2020
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :gratification de stage de 540 euro mensuel environ
Secteur d'activité :recherche en modélisation et statistique appliquées aux sicences du vivant
Description :Contexte : Les modèles à effets mixtes sont largement utilisés pour modéliser différents niveaux de variabilité pour des mesures répétées dans de nombreux domaines tels que la pharmacodynamique, l’écologie ou encore l’épidémiologie. Ces modèles tiennent compte à la fois des variabilités intra- et inter-individuelles en combinant deux types d’effets : d’une part les effets fixes, communs à tous les individus de la population, d’autre part les effets aléatoires qui varient d’un individu à l’autre. Les effets aléatoires sont des variables aléatoires latentes du modèle et ne sont donc pas observés. Modéliser les différents types d’effets est primordial, à la fois pour l’inférence des paramètres et pour pouvoir utiliser le modèle à des fins prédictives. Ainsi, distinguer parmi tous les effets ceux qui peuvent être modélisés par des effets fixes peut permettre de réduire le nombre de paramètres du modèle, et peut également aider à mieux identifier les processus, par exemple biologiques dans notre contexte, qui seraient à l’origine de la variabilité observée dans la population. Du point de vue statistique, tester si des effets sont aléatoires au regard des données considérées revient à tester si la matrice de covariance associée à ces effets est nulle. La difficulté réside dans le fait que les valeurs des paramètres à tester sont sur la frontière de l’espace des paramètres. La loi asymptotique du test de rapport de vraisemblance a été identifiée [1]. Cependant, dans de nombreux cas pratiques, le nombre d’individus observés est petit, rendant la mise en oeuvre des résultats asymptotiques discutables. Objectifs du stage : (i) proposer une procédure de test alternative non asymptotique. (ii) implémenter la méthode sur des données simulées pour comparer les performances avec le test asymptotique en utilisant un modèle de croissance logistique. (iii) implémenter la méthode sur des données réelles de Arabidopsis thaliana et Brassica napus en utilisant un modèle de culture. Aspects mathématiques : Deux approches sont envisagées pour construire une procédure de test non asymptotique, d’une part une approche basée sur une version bootstrap du test de rapport de vraisemblance, d’autre part une approche basée sur la construction d’une statistique de test ajustée, incluant un terme correctif pour les petits échantillons s’inspirant des travaux de [2]. Compétences recherchées : formation niveau BAC+5 (Master 2 ou école d’ingénieurs), connaissance en statistiques théoriques et appliquées, ayant un fort intérêt pour les applications en sciences du vivant. La maîtrise d’un langage de programmation est indispensable. Qualités personnelles : rigueur scientifique, curiosité intellectuelle, qualités de communication. Modalités pratiques : le stage se déroulera à Jouy-en-Josas. La durée du stage sera de cinq ou six mois, entre février et septembre 2019. La gratification mensuelle est d’environ 540 euro. Le stage pourra éventuellement déboucher sur un sujet de thèse. Références bibliographiques : [1] C. Baey, P.H. Cournède, E. Kuhn. Asymptotic distribution of likelihood ratio test statistics for variance components in nonlinear mixed effects models. Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 135, pp 107--122, 2019. [2] A. C. Monti, M. Taniguchi. Adjustments for a class of tests under nonstandard conditions. Statistica Sinica, Vol. 28, pp 1437--1458, 2018.
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn/
Master2_Test_Non_Asymptotique_Var_Comp.pdf
Contact :estelle.kuhn@inra.fr
Chargé(e) d'études sur l'indemnisation et l'accompagnement des demandeurs d'emploi
Publiée le 14/12/2019 14:34.
Référence : Dares/2019-37.
CDD, 39-43, quai André-Citroën 75015 Paris.
Entreprise/Organisme :La Dares, service statistique du Ministère du travail
Niveau d'études :Master
Date de début :01/02/2020
Durée du contrat :3 à 5 ans
Rémunération :Indéfini
Secteur d'activité :Statistiques économiques
Description :Encadrement : Non Activités principales : La/Le titulaire du poste est amené(e) à développer une expertise sur l'indemnisation et l'accompagnement des demandeurs d'emploi (sources statistiques, réglementation, analyse économique) qu'elle/il valorise au travers de productions de fichiers statistiques, ainsi que d'études récurrentes ou ponctuelles. En particulier, en collaboration avec les 3 autres chargé(e)s d'études : - elle/il produit des bases de données (trimestrielles et annuelles) sur le parcours et l'indemnisation des inscrits à Pôle emploi ; - elle/il produit des publications récurrentes annuelles (bilans annuels, article pour Insee référence...) ; - elle/il mène des études variées nécessitant le cas échéant des investissements méthodologiques importants ; - elle/il réalise des études d’'impact (ex ante ou ex post) de mesures de politique publique dans les domaines de l’'indemnisation du chômage et répond à des demandes émanant des Cabinets ministériels et des corps d’inspection (Cour des comptes, Igas...) sur ces sujets. Pour ces analyses, elleil doit, notamment, savoir exploiter le fichier historique statistique (FHS) des demandeurs d’emploi inscrits à Pôle emploi, ainsi que les données individuelles sur l’'indemnisation du chômage (fichier D3). Elle/Il peut être amené(e) à exploiter d'autres sources statistiques afin, en particulier, d'étudier les trajectoires des individus entre chômage, indemnisation et emploi. Partenaires institutionnels : La/Le titulaire est amené(e) à échanger avec des interlocuteurs variés, au sein de la Dares, avec d'autres directions du ministère en charge de l'emploi (notamment la DGEFP), ou avec des institutions extérieures (Unédic, Pôle emploi, Insee). Elle/Il peut également être amené(e) à répondre à des demandes émanant de missions d’'inspection (Cour des comptes, Igas…) ou des Cabinets ministériels. Spécificités du poste / Contraintes : Comme tout agent du service statistique public, la/ le titulaire est soumis(e) au secret statistique.
En savoir plus :Pas de lien
2019-37_EA_ chargé(e)s d'études sur l'indemnisation des DE.pdf
Contact :dares.recrutement@travail.gouv.fr
Full-time faculty position in Information Systems
Publiée le 11/12/2019 15:09.
CDI, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Toulouse Business School (TBS)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Starting in the 2019/2020 academic year
Secteur d'activité :Enseignement
Description :The Department of Information Management at the Toulouse Business School invites applications for a full-time faculty position in the field of information systems starting in the 2019/2020 academic year. CLOSING DATE: Open until filled JOB QUALIFICATIONS: The ideal candidate will have a PhD in Information Systems (or will be at the final stage before submission), excellent teaching abilities and the potential to publish in leading academic journals. Teaching and/or experience in digital transformation and/or digital marketing would be greatly appreciated. Knowledge of SAP and big data analytics would also be valuable. The successful candidate will be required to teach courses at the School's international campuses, both in English and French. ABOUT THE SCHOOL: TBS is one of the best French business schools, with its triple accreditation (AACSB, EQUIS and AMBA), four campuses (Toulouse, Barcelona-Spain, Casablanca-Morocco, Paris), and 4,100 students. Toulouse Business School offers competitive research and teaching conditions. More information about Research at the School can be found at the link: http://www.tbs-education.fr/en/faculty-research/faculty/faculty-departements/information-operations-and-management-sciences and more information on the TBS Faculty at: http://www.tbs-education.fr/en/faculty-research/faculty. APPLICATION PROCEDURE: Candidates are invited to send application materials: • a cover letter outlining their interests and qualifications • a current curriculum vitae • a statement demonstrating research and teaching accomplishments • samples of research (published or working papers) • two letters of recommendation or the names of three referees All these documents must be compiled into one single electronic application file. Please send your application file by email to: faculty.jobs@tbs-education.fr and to: a.vanhems@tbs-education.fr The positions will remain open until filled. CONTACT PERSON: Professor Anne Vanhems, Department of Information Management a.vanhems@tbs-education.fr
En savoir plus :NA
Annonce MI - Digital Transformation Charte 1920.pdf
Contact :a.vanhems@tbs-education.fr
Full-time faculty position in Business Analytics / Data science
Publiée le 11/12/2019 15:09.
CDI, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Toulouse Business School (TBS)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Starting in the 2019/2020 academic year
Secteur d'activité :Enseignement
Description :The Department of Information Management at the Toulouse Business School invites applications for a full-time faculty position in the field of Statistics / Econometrics or Management Science starting in the 2019/2020 academic year. CLOSING DATE: Open until filled JOB QUALIFICATIONS: The ideal candidate will have a PhD in statistics, econometrics or management science (or will be at the final stage before submission), excellent teaching abilities (especially in statistics) and the potential to publish in leading academic journals. Teaching and/or experience in big data, business statistics and modelling would be greatly appreciated. The successful candidate will be required to teach courses at the School's four international campuses, both in English and French. ABOUT THE SCHOOL: TBS is one of the best French business schools, with its triple accreditation (AACSB, EQUIS and AMBA), four campuses (Toulouse, Barcelona-Spain, and Casablanca-Morocco, London-UK), and 4,100 students. Toulouse Business School offers competitive research and teaching conditions. More information about Research at the School can be found at the link: http://www.tbs-education.fr/en/faculty-research/faculty/faculty-departements/information-operations-and-management-sciences and more information on the TBS Faculty at: http://www.tbs-education.fr/en/faculty-research/faculty. APPLICATION PROCEDURE: Candidates are invited to send application materials: • a cover letter outlining their interests and qualifications • a current curriculum vitae • a statement demonstrating research and teaching accomplishments • samples of research (published or working papers) • two letters of recommendation or the names of three referees All these documents must be compiled into one single electronic application file. Please send your application file by email to: faculty.jobs@tbs-education.fr and to: a.vanhems@tbs-education.fr The positions will remain open until filled. CONTACT PERSON: Professor Anne Vanhems, Department of Information Management a.vanhems@tbs-education.fr
En savoir plus :NA
Annonce MI - Business Analysis Charte 1920.pdf
Contact :a.vanhems@tbs-education.fr

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