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Ingénieur d’étude en Biostatistique
Publiée le 09/03/2019 10:40.
Référence : PersonNalyseR-stat-19.
CDD, Faculté de Médecine, Marseille.
Entreprise/Organisme :SESSTIM Inserm / IRD / Aix-Marseille université
Niveau d'études :Master
Date de début :1 mai 2019
Durée du contrat :8 mois (reconductible)
Rémunération :Calculée selon la grille de rémunération des agents contractuels à Aix-Marseille Université.
Secteur d'activité :Santé Publique, enseignement, recherche
Description :Dans le cadre du projet PersonNalyseR, nous développons une innovation pédagogique en la réalisation un outil web d’auto-apprentissage, adaptatif, à l’analyse statistique sous R. Le développement d’un tel outil nécessite les compétences d’un statisticien et d’un développeur web. Les missions confiées au biostatisticien seront, en lien avec le développeur web, d’enrichir les méta-modèles d’exercices ; d’enrichir le méta-modèle de génération de données ; mettre en place un outil d’aide à la paramétrisation des données qui seront générées.
En savoir plus :https://sesstim.univ-amu.fr/
Offre-Emploi-SESSTIM-ProgrammeurR-mars2019.pdf
Contact :marianne.lavarelo@univ-amu.fr
Poste Ingénieur(e)/Docteur(e) Biostatisticien(ne) (H/F)
Publiée le 09/03/2019 10:39.
Référence : ICM - Biostatistique.
CDI, Paris 13ème.
Entreprise/Organisme :ICM Institut du Cerveau et de la Moelle Epiniere - Hôpital Pitié Salpêtrière
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :A partir d'avril 2019
Rémunération :Selon profil (35-40K€)
Secteur d'activité :Statistiques appliquées aux neurosciences
Description :La plate-forme iCONICS de l'ICM développe et met en œuvre des méthodes et outils statistiques pour la recherche biomédicale. Elle accompagne ainsi les projets des équipes scientifiques et cliniques à travers une expertise méthodologique en analyse de données variées (clinique, imagerie, génomique...). Afin de renforcer son activité en biostatistique, la plate-forme recrute un(e) ingénieur(e)/docteur(e) spécialisé(e) dans l’analyse statistique de données complexes. Missions : (1) Fournir un conseil méthodologique pour le dessin et la conduite des expériences ; (2) Définir et mettre en œuvre un ensemble de techniques, standardisées ou spécifiques, pour les analyses statistiques de premier niveau ; (3) Participer au choix et au développement des outils pour le traitement statistique et l'analyse exploratoire de données biomédicales ; (4) Accompagner les partenaires scientifiques et cliniques de la plate-forme dans l’interprétation statistique de leurs résultats ; (5) En interaction avec les acteurs de la plate-forme, concevoir et implémenter de nouvelles méthodes statistiques pour l'analyse intégrative de données multimodales et de grandes dimensions. Profil : Formation de niveau master, doctorat ou école d’ingénieur en (bio)statistique ou mathématiques appliquées, dans le domaine des biostatistiques. Expérience professionnelle d’au moins 5 ans dans les domaines biostatistiques/recherche et développement. Bonne maîtrise des logiciels et outils statistiques (R, SAS...). Vous êtes capable de communiquer avec des experts venant d'horizons scientifiques variés, les projets complexes vous motivent, vous apprenez rapidement et vous vous adaptez facilement à un environnement en évolution rapide, et surtout vous êtes motivé(e) par la façon dont nous ferons avancer la recherche en neurosciences demain. Nous attendons avec impatience de recevoir votre curriculum vitae et votre lettre de motivation.
En savoir plus :https://icm-institute.org/fr/iconics-the-bioinformatics-and-biostatistics-core-facility/
Fiche_poste_biostat_iCONICS_2019.pdf
Contact :ivan.moszer@icm-institute.org
Intégrale de Choquet stochastique
Publiée le 07/03/2019 18:33.
Référence : Choquet Stoch Mars 2019.
Stage, Nancy.
Entreprise/Organisme :Université de Lorraine, laboratoires de mathématiques IECL et d'automatique CRAN
Niveau d'études :Master
Sujet :voir le fichier pdf joint
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :6 mois ou selon les modalités du master
Rémunération :environ 500 euros/ mois selon les règles
Description :Intégrale de Choquet stochastique: les cas où la capacité sous-jacente est aléatoire et/ou les entrées sont des variables aléatoires non identiquement distribuées. voir le fichier pdf pour des éléments plus détaillés
En savoir plus :http://www.iecl.univ-lorraine.fr/
projet-stage-M2R-Choquet-stoch-mars19.pdf
Contact :alexandre.voisin@univ-lorraine.fr
Data-scientist / Analyste de données de l'Entrepôt de Données de Santé (EDS)
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : Data scientist Entrepot de données de santé AP-HP.
CDD, Hôpital Georges Pompidou, Paris 15ème.
Entreprise/Organisme :AP-HP
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :1 an renouvelable
Rémunération :Selon expérience (grade : ingénieur).
Secteur d'activité :Santé
Description :La Direction de la recherche clinique et de l’innovation de l’AP-HP recrute un data-scientist / analyste de données de l'Entrepôt de Données de Santé (EDS). Un entrepôt de données de santé (EDS AP-HP, https://recherche.aphp.fr/eds ) a été mis en place afin de permettre la réalisation d’études de recherche à partir des données de soins collectées lors de l’hospitalisation des patients. Le poste proposé est situé à l’hôpital Européen Georges Pompidou au sein de l’unité de recherche clinique (Paris 15ème). Le data scientist collabore avec les investigateurs de l’hôpital à tous les stades des projets qu’il prend en charge : explication de la demande, mise au point du protocole de requêtage, réalisation de la requête, contrôle de la qualité des données, réalisation d'analyses complexes (apprentissage machine), présentation des données, rédaction du rapport, diffusion des résultats. Il réagit avec l'équipe de développement de l'EDS pour garantir la fiabilité des processus d'extraction et d'alimentation de l'entrepôt. Il participe aux groupes de travail relevant de sa compétence, notamment au groupe des data scientists de l’EDS. Une formation sur l’EDS est assurée en début de contrat par l’équipe de l’EDS AP-HP. En fonction du parcours du candidat, une participation ponctuelle à des modules du master de santé publique et d’informatique biomédicale peut être proposée. Compétences requises : connaissance des outils informatiques, mathématiques et statistiques, bonne maitrise du logiciel R Profil recherché : ingénieur ou équivalent avec spécialisation en sciences des données avec ou sans expérience Rémunération selon expérience (grade : ingénieur).
En savoir plus :xx
offre_emploi_data_scientist.pdf
Contact :annesophie.jannot@aphp.fr
Classification bayésienne de textures d’images à partir de réseaux de neurones convolutionnels profo
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : Thèse AMU-I2M : Analyse de textures.
Thèse, Marseille.
Entreprise/Organisme :Aix-Marseille Université
Niveau d'études :Master
Sujet :Cette thèse porte sur la classification de texture d'images au travers de réseaux de neurones convolutionnels profonds. Partant du principe que les couches d'entrée sont des champs aléatoires intrinsèques, la construction des réseaux sera inspirée d'analyses variographiques des champs. La thèse comportera une partie consacrée à l'étude mathématique des distributions de probabilité des couches des réseaux conduisant à une interprétation bayésienne des réseaux. Une autre partie du réseau sera consacrée à leur apprentissage, réalisé en partie sur des simulations de champs aléatoires puis transferé à des données réelles.
Date de début :01/09/2019
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :Bourse ministère de l'éducation nationale
Secteur d'activité :statistique, traitement d'images
Description :L’analyse de texture connaît actuellement un vif regain d’intérêt avec les avancées apportées à partir de 2012 (Krizhevsky, 2012) par les RNCP en vision par ordinateur. Dans (Cimpoi, 2016), les couches convolutionnelles du RNCP AlexNet (Krizhevsky, 2012) pré-apprises sur la base ImageNet ont été transférées avec succès pour classer les textures. Dans (Andrarczyk, 2016), l’apprentissage complet de RNCP moins complexes a été réalisé sur des bases de textures. Cependant, le problème demeure d’apprendre ou de transférer des RNCP sur des bases de textures spécifiques où l’on ne dispose pas d’un nombre suffisamment élevé de données. La difficulté principale est d’éviter les phénomènes de sur-apprentissage provoqués par la complexité du RNCP. L’un des enjeux de cette thèse est de remédier à ces phénomènes de sur-apprentissage en développant une approche bayésienne des RNCP. Pour lever ce verrou, nous proposons une approche bayésienne des RNCP qui s'inspire de nos travaux antérieurs sur l'analyse de texture (Richard-2016a, Richard-2016b, Richard-2018}) où l’image est considérée comme la réalisation de champs aléatoires et les propriétés de textures estimées à partir d’une analyse variographique. A l'instar de Andrarczyk (2016), nous proposons de former un RNCP comportant une série de couches convolutionnelles pour filtrer les images. Cependant, les noyaux de convolution, les fonctions d'activation et phases de pooling seront adaptées pour se ramener à des opérations similaires à une analyse variographique. Une partie de la thèse sera consacrée à l’étude des lois de probabilité des couches du réseau sous l’hypothèse que les images d’entrée sont des réalisations de champs aléatoires intrinsèques. Cette étude constituera le socle d'une interprétation bayésienne du RNCP. Au travers de cette interprétation, nous pourrons apporter un éclairage statistique sur les opérations proposées dans la littérature. Nous pourrons en outre compléter l'architecture par des contraintes et opérations appropriées en vue de réduire les effets de sur-apprentissage. Une autre partie de la thèse concernera l'apprentissage du réseau. Nous proposerons une stratégie en deux temps. D’abord, nous apprendrons une partie basse du RNCP (caractéristiques de texture) à partir d'un nombre illimité d’exemples obtenus par simulation d'un modèle de champ aléatoire. Puis, nous transférerons cette partie basse pré-apprise pour faire la classification de bases de données spécifique. Ainsi, dans l’apprentissage de la partie basse, la complexité du réseau n'est pas limitée par la taille de la base d'apprentissage. Il s'agira principalement de déterminer une architecture appropriée pour atteindre un niveau de précision suffisant. La travail de la première partie pourra permettre de définir des contraintes a priori visant à limiter les effets de sur-apprentissage. Nous appliquerons cette approche à des données issues de l’imagerie moléculaire par Tomographie par Emission de Positons (TEP) et Tomographie d’Emission Mono-Photonique (TEMP) en vue d’améliorer la prise en charge de maladies cérébrales neurologiques et psychiatriques (Pan, 2018 ; Garali, 2018). L’objectif est de développer des outils de quantification du signal TEP/TEMP qui tiennent compte d’information sur les interactions spatiales entre voxels à l’origine de la texture des images, sur la dynamique temporelle des images et sur leur caractère multiparamétrique (et notamment multi-cibles).Références bibliographiques : (Andrarczyk, 2016) V. Andrearczyk and P. Whelan. Using filter banks in convolutional neural networks for texture classification. Pattern Recognition Letters, 84:63–69, 2016. (Cimpoi, 2016) M. Cimpoi, S. Maji, I. Kokkinos, and A. Vedaldi. Deep filter banks for texture recognition, description, and segmentation. Int. J. Comput Vis, 118(1):65–94, 2016. (Krizhevsky, 2012) A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems, pages 1097–1105, 2012. (Richard, 2016a) F. Richard. Tests of isotropy for rough textures of trended images. Statistica Sinica, 26:1279-1304, 2016. (Richard, 2016b) F. Richard. Some anisotropy indices for the characterization of Brownian textures and their application to breast images. Spatial Statistics, 18:147-162, 2016. (Richard, 2018) F. Richard. Anisotropy of Hölder Gaussian random field: characterization, estimation and application to image textures. Statistics and Computing, 28(6):1155-1168, 2018. (Pan, 2018) X. Pan, M. Adel , C. Fossati, T. Gaidon, E. Guedj Multi-level Feature Representation of FDG-PET Brain Images for Diagnosing Alzheimer's Disease. IEEE J Biomed Health Inform. 2018 Jul 18. (Garali, 2018) I. Garali, M. Adel, S. Bourennane, E. Guedj. Histogram-Based Features Selection and Volume of Interest Ranking for Brain PET Image Classification. IEEE J Transl Eng Health Med. 2018 Mar 16;6:2100212.
En savoir plus :https://www.i2m.univ-amu.fr/perso/frederic.richard/
these-richard-2019.pdf
Contact :frederic.richard@univ-amu.fr
Post doctorat de deux ans en Biostatistique
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : Post doctorat / 2 ans.
Postdoc, Bordeaux.
Entreprise/Organisme :INSERM
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :des que possible
Durée du contrat :2 ans
Rémunération :selon grilles
Secteur d'activité :Biostatistique / modeles conjoints
Description :cf annonce jointe
En savoir plus :https://www.bordeaux-population-health.center/les-equipes/biostatistique/
english_postdoc2018.pdf
Contact :virginie.rondeau@inserm.fr
Généticien quantitatif / chef de projet sélection assistée par marqueurs (H/F)
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : 2019-3307.
CDI, Clermont-Ferrand.
Entreprise/Organisme :Limagrain
Niveau d'études :Doctorat
Secteur d'activité :génétique, agriculture
Description :Finalité du poste Au sein de la recherche Grandes Cultures nous recherchons un généticien quantitatif en CDI pour rejoindre la palteforme de recherche biostatitistiques / bioinformatiques. L'équipe biostatistiques est responsable du développement et de la mise en œuvre d'outils et de méthodes d'analyses innovants, qui sont ensuite utilisés par les équipes de sélection. L'équipe s'appuie sur plusieurs domaines des statistiques, en particulier la théorie du modèle mixte, les méthodes de contrôle qualité industriel, la génétique quantitative et la génétique des populations. Nous sommes convaincus que des outils et des méthodes d'analyses performantes sont un facteur clé de compétitivité pour l'entreprise. Ce poste rapporte au responsable de la plateforme biostatistique / bioinformatique. Missions Vous serez responsable d'un portefeuille de projets centrés sur l'exploration, le developpement et la mise en place de processus de sélection assistée par marqueurs dans des programmes de sélection. Vous fournirez un support méthodologique à nos équipes de sélection et serez responsable de projets d'optimisation de programmes de sélection. Vous apporterez une expertise complémentaire en génétique quantitative à notre équipe sur la modélisation et l'analyse de jeux de données complexes. Dans ce contexte vous serez amené à collaborer et coordonner vos activités avec des équipes réparties dans de nombreux pays. Principales activités • Gérer le portefeuille de projets d'études liés à la sélection assistée par marqueurs en coordination avec les équipes de sélection • Piloter des projets d'optimisation de programme de sélection • Utiliser théorie, simulation et des données réelles phénotypiques et génomiques pour mener des projets de recherche sur la prédiction de performances appliquées aux décisions de sélection et sur l'optimisation de programme de sélection. • Analyses de jeux de données importants (phénotypique, marqueurs et pedigree) pour développer de nouveaux outils et méthodes. Développer ou adapter des méthodes existantes pour nos activités de sélection assistée par marqueurs. • Proposer des recommandations et former les équipes recherche sur les bonnes pratiques d'utilisation de la sélection assistée par marqueurs. • Définir et gérer l'introduction de nouveaux outils et méthodes, en s'assurant que les outils informatiques sont en place dans les temps et contribuer au support des utilisateurs. • Agir comme un expert interne en génétique quantitative appliquée à l'amélioration des plantes • Faire de la veille sur la littérature scientifique pour des idées et techniques nouvelles en amélioration des plantes, génétique quantitative et statistiques. Vous participerez pleinement à l'émulation scientifique au sein du groupe Limagrain en général et de la branche grandes cultures en particulier. Profil Vous êtes issu d'une formation de niveau doctorat en statistiques, génétique quantitative, sélection animale ou végétale. Vous disposez d'une expérience réussie dans le domaine biostatique où vous avez pu démontrer votre capacité à accompagner des équipes de sélection. Vous êtes un expert du modèle linéaire mixte et des techniques d'analyse de données multivariées et vous êtes un utilisateur avancé des logiciels statistiques correspondants. Vous avez une bonne connaissance des approches statistiques Vous avez une expertise forte en génétique quantitative appliquée à la sélection Créatif et innovant vous savez travaillez dans des environnements matriciels complexes. Vous maitrisez parfaitement l'anglais oral et écrit. Vous avez la capacité de gérer des projets de recherche de la conception à la conclusion, incluant l'organisation et la planification des opérations, mener les analyses statistiques, interprétation des résultats de recherche et gestion de projets. Organisé, bon communiquant et appréciant de travailler en équipe, vous voulez être impliqué dans des projets avancés de sélection végétale. Une connaissance des aspects pratiques de la sélection végétale appliquée serait un plus. La maitrise de Fortran ou d'un autre langage compilé similaire serait un plus.
En savoir plus :https://talent.limagrain.com/accueil.aspx?LCID=1036
mab.position.french.pdf
Contact :nicolas.heslot@limagrain.com
Chargé / Chargée de Recherche en Chimiométrie
Publiée le 02/03/2019 10:32.
Référence : CRCN 2019-7 ITAP.
CDI, MONTPELLIER.
Entreprise/Organisme :Irstea
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :été 2019
Durée du contrat :Emploi permanent (fonctionnaire)
Secteur d'activité :chimiométrie ; Big Data
Description :The position is located in the ITAP Joint Research Unit within the COMiC team (Optical Sensors for Complex Media). This team develops optical measurement systems associated with data processing methods to characterize objects or environments that are at the heart of agricultural and environmental processes. The research conducted by this multidisciplinary team is based mainly on UV, visible and near-infrared spectrometry, and digital and hyperspectral imaging technologies. The team is equipped with a state-of-the-art optical laboratory (several UV-Visible and near infrared spectrophotometers, several hyperspectral cameras, various sources including supercontinum lasers, ...), essential support for its research. The environments to which the team is addressed are optically and chemically complex (vegetation, agricultural products, soil, waste, outdoor scenes, etc.). The COMiC team has developed know-how in the use and development of chemometric techniques for analyzing spectral data, for data exploration (PCR, MCR) for calibration (PLS, variable selection), or for discrimination (PLS-DA). It is very active in the chemometrics community at the national and international levels. To deal with more and more complex problems, it has recently been involved in multi-block analysis techniques, allowing the signals of several sensors to be processed in the same model. This know-how has recently resulted in the setting up of a project aimed at the development of chemometrics at the national level: ChemHouse. This project aims to bring together the national chemometric community around a common laboratory, hosting the forge of a MOOC (Chemoocs) and free software (ChemFlow) and to conduct original research in chemometrics dedicated to digital agriculture, in partnership with #DigitAg. In this context, you will be responsible for: . Developing methods adapted to the processing of spectral data from the sensors used or developed in the COMiC team and in collaboration with the teams involved in ChemHouse . Maintaining a scientific watch in the field of chemometrics, in particular applied to spectrometry . Assisting other team members in analyzing their data. At this level, you will be especially asked to animate the data processing activity to give the other team members the tools and methods adapted to their problems. . Participating in projects specific to chemometrics already engaged . Setting up new scientific projects related to chemometrics and spectrometry, especially at European level . Publishing and participating in the publication of team results . Participating in the teaching activities of the team
En savoir plus :https://www.irstea.fr/fr/nous-rejoindre/concours-externes/suivi-de-concours#sommaire1
CRCN 2019-7 ITAP-EN.pdf
Contact :jean-michel.roger@irstea.fr
Data Scientist en Econométrie
Publiée le 01/03/2019 11:38.
Référence : TELL ME.
CDD, LYON.
Entreprise/Organisme :PULSALYS
Niveau d'études :Master
Date de début :1/04/2019
Durée du contrat :12 mois
Rémunération :A négocier
Secteur d'activité :Société d'Accélération du Transfert Technologique, valorisation scientifique
Description :Dans le cadre d’un projet avec le laboratoire EVS (Environnement, Ville, Société) de l’Université de Lyon, Pulsalys recrute un(e) Data Scientist en économétrie, pour un contrat à durée déterminée (12 mois). Le projet vise la modélisation d’indicateurs alternatifs permettant de qualifier le bien-être et la qualité de vie des usagers des territoires. Il vise à guider les choix des acteurs publics, des aménageurs et plus largement des usagers des territoires en matière d’attractivité et d’aménagement territorial, de promotion immobilière et de choix de localisation résidentielle des ménages. Intégré(e) au sein du laboratoire, vous déploierez un protocole méthodologique afin de qualifier de manière objective les éléments d’attractivité existants sur les territoires, à partir des données socio-économiques disponibles, et de les comparer aux préférences déclarées des usagers. L’objectif de la mission est de modéliser et d’automatiser le recueil, le traitement et la visualisation des indicateurs de bien-être, à l’échelle nationale. Cette modélisation sera adossée à une solution digitale pour le recueil et la visualisation des résultats, à destination des différents types d’utilisateurs. Sous la direction de Pulsalys et du responsable scientifique, le(la) Data Scientist aura pour mission de : - développer une base de données des éléments constitutifs du bien-être à partir des données objectives disponibles, à l’échelle nationale. - A partir des préférences déclarées des usagers, développer une base de données d’indicateurs par type d’aménités et de manière agrégée et définir des profils-types de territoires et d’usagers. - Concevoir l’architecture technique permettant de modéliser et d’automatiser le traitement statistique des données, en interface avec le prestataire pour le développement de la plateforme digitale. - S’assurer de la validité du système de gestion de base de données et de ses performances, via le déploiement d’un plan de test. Vous êtes titulaire d’un diplôme de niveau Bac +5 (ENSAE idéalement) ou d’un doctorat dans le domaine du traitement de l'information (notamment géographique), de l'ingénierie statistique et de l'économétrie. Vous justifiez de premières expériences en Data Science et maîtrisez les bases de données socio-économiques (INSEE, CLC, IGN, …). Vous avez un excellent niveau en statistiques, analyse économétrique et programmation. Vous maîtrisez la programmation avec R, avez une expérience des SIG, type SpatiaLite, et des logiciels de sondage, type Sphinx. Vous savez appréhender la conduite d’un projet technique avec des partenaires extérieurs. Vous démontrez une réelle capacité d’organisation (planification, hiérarchisation, reporting…) et savez gérer vos projets en autonomie.
En savoir plus :https://www.pulsalys.fr/pulsalys/nos-offres-de-recrutement/
Annonce_TELL ME.pdf
Contact :recrutement@pulsalys.fr
Biostatisticien(ne) Senior
Publiée le 27/02/2019 10:52.
Référence : Biostatisticien(ne) Senior.
CDI, NEUILLY-SUR-SEINE.
Entreprise/Organisme :IT&M STATS
Niveau d'études :Master
Secteur d'activité :Pharmaceutique
Description :Spécialisée dans le domaine de la Recherche Clinique, la société IT&M STATS développe un pôle de compétences dans les différents métiers de la Recherche Clinique (Data Managers, Biostatisticien(ne)s, Analyste Programmeurs SAS…) Nous basons notre relation sur : o Un respect des collaborateurs et des clients, de leurs aspirations, o Un suivi personnalisé des collaborateurs et des clients, o Une gestion régulière des carrières des collaborateurs, o Des échanges transparents, o Une réactivité, une disponibilité et une écoute permanentes. Nous recherchons pour un de nos clients du secteur pharmaceutique basé en région parisienne, un(e) biostatisticien(ne). Missions L'objet de la mission est de contribuer à la mise en place et au suivi des essais cliniques en collaboration avec le project statisticien et la clinical trial team, afin que les analyses statistiques répondent aux objectifs primaires et secondaires de l’étude en respectant les délais, la qualité, les exigences réglementaires et les guidelines de la société. • Etablir la taille de l’échantillon pour l’étude, voire élaborer des programmes de simulation pour évaluer les caractéristiques opérationnelles d’un essai. • Collaborer avec l'équipe sur la manière de collecter • Revoir et contribuer à la rédaction des documents de l'étude : Case Report From (CRF), Central monitoring Plan (CMP), Study Risk Management Plan, • Apporter l’expertise statistique dans la revue des données • Ecrire un plan d'analyse statistique (SAP) précis, clair et complet avec la méthodologie et la présentation des données les plus appropriées. Construire la liste des appendices statistiques de l'étude. • Fournir des instructions de programmation aux programmeurs statistiques, valider la documentation des SDTM/ADAM (variable dérivées essentiellement). • Préparer, vérifier et approuver les programmes des analyses statistiques. • Communiquer, discuter et interpréter les résultats statistiques, participer à la revue du rapport d'étude clinique. • Participer aux activités de soumission. • Participer aux réunions d'équipe. • S'assurer que toutes les activités sous sa responsabilité sont correctement documentées (traçabilité des changements, spécifications des données) selon les procédures de la société Profil recherché • Vous êtes titulaire d’un diplôme de type Master 2/Bac+5, dans le domaine des biostatistiques • Vous justifiez d’une expérience professionnelle d’au moins 5 ans dans les domaines biostatistiques/recherche et développement, • Bonne maîtrise des logiciels et outils statistiques (SAS, R …) • Connaissance et expérience du format CDISC (SDTM & ADaM) • Autonomie, bon relationnel, facilité de communication, de rédaction et bonnes compétences organisationnelles • Aptitude à travailler en équipe • Anglais et français courant Le poste est à pourvoir en CDI. Contacts : Ana Luisa GOMES : recrutements@itm-stats.com Marie-Noëlle COUBEZ : mn.coubez@itm-stats.com
En savoir plus :http://www.itm-stats.com/
Offre d'emploi - 25022019- Biostatisticien Senior- IT&M STATS.pdf
Contact :recrutements@itm-stats.com
Biostatisticien(ne) Pharmaco/Epidémio Senior
Publiée le 27/02/2019 10:52.
Référence : Biostatisticien(ne) Pharmaco/Epidémio Senior.
CDI, NEUILLY-SUR-SEINE.
Entreprise/Organisme :IT&M STATS
Niveau d'études :Master
Secteur d'activité :Pharmaceutique
Description :Spécialisée dans le domaine de la Recherche Clinique, la société IT&M STATS développe un pôle de compétences dans les différents métiers de la Recherche Clinique (Data Managers, Biostatisticien(ne)s, Analystes Programmeurs SAS…) Nous basons notre relation sur : o Un respect des collaborateurs et des clients, de leurs aspirations, o Un suivi personnalisé des collaborateurs et des clients, o Une gestion régulière des carrières des collaborateurs, o Des échanges transparents, o Une réactivité, une disponibilité et une écoute permanentes. Nous recherchons pour l’un de nos clients basé en région parisienne un biostatisticien(ne) en pharmaco-épidémiologie. Vous serez amené à prendre en charge des études en Pharmaco-épidémiologie et réaliser les missions suivantes : - Être force de proposition pour la conception d’étude - Rédaction et validation du plan d’analyses statistiques - Participation à la rédaction du protocole d’étude - Programmation des analyses statistiques sous SAS - Effectuer des revues de littérature et effectuer une veille scientifique et réglementaire. Vous êtes titulaire d’un diplôme de type Master 2/Bac+5, dans le domaine des biostatistiques Vous justifiez d’une expérience professionnelle d’au moins 5 ans dans le domaine des biostatistiques Bonne maîtrise des logiciels et outils statistiques (SAS, R…) Esprit critique, Autonomie, Organisation, Capacité de travailler en équipe, Sens du relationnel Anglais et français courant Le poste est à pourvoir en CDI. Contacts : Ana Luisa Gomes : recrutements@itm-stats.com Marie-Noëlle COUBEZ : mn.coubez@itm-stats.com - Fabien RECORD : f.record@itm-stats.com
En savoir plus :http://www.itm-stats.com/
Offre d'emploi - 25022019 -Biostatisticien Pharmaco Epidémiologie - ITM STATS.pdf
Contact :recrutements@itm-stats.com
Poste MCF 26 - Data Science / Statistique
Publiée le 27/02/2019 10:52.
Référence : Poste MCF 26 - Data Science / Statistique.
CDI, Vannes.
Entreprise/Organisme :Université Bretagne Sud
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/09/2019
Secteur d'activité :Statistique
Description :Un poste de Maître de Conférences "Data Science" (Statistique) en 26e section du CNU va être ouvert à l'Université Bretagne Sud sur le site de Vannes avec comme affectation l'équipe DECIDE (DECision aId and knowleDge discovEry) du laboratoire Lab-STICC (UMR CNRS 6285) pour la rentrée de septembre 2019.
En savoir plus :http://www.univ-ubs.fr/_attachments/recrutements-enseignants-article/FOP_0560861G_4126.pdf
Contact :francois.septier@univ-ubs.fr
INGENIEUR/PhD EN BIOSTATISTIQUE/BIOINFORMATIQUE
Publiée le 27/02/2019 10:51.
Référence : BIOA18-17.
CDI, LYON.
Entreprise/Organisme :BIOASTER
Niveau d'études :Master
Date de début :15/03/2019
Rémunération :En fonction de l'expérience
Secteur d'activité :BIOTECHNOLOGIES MICROBIOLOGIE
Description :Au sein du pôle Omics, veiller, développer et intégrer de nouvelles méthodes/outils d’analyse en biostatistique et bioinformatique dans le cadre des projets BIOASTER. Veiller à l’évolution proactive de l’offre de l’unité technologique. Assurer l’analyse des données générées au sein de l’unité. PRINCIPALES ACTIVITES : • Prendre en charge, de manière autonome ou en lien avec d’autres experts biostatisticiens de BIOASTER, la mise en place des méthodes biostatistiques nécessaires à la gestion et au traitement des données de séquençage générées au sein des projets BIOASTER, ainsi que leur interprétation en lien avec les chefs de projet de recherche BIOASTER, • Proposer différentes solutions d’analyse statistiques et bioinformatiques appliquées à la transcriptomique et la génomique en microbiologie et/ou en infectiologie, • Développer, automatiser et documenter les flux d’analyse en lien avec les projets BIOASTER, • Évaluer, choisir et gérer l’utilisation des bases de données / connaissances adaptées aux différentes analyses, • Promouvoir l’innovation et les bonnes pratiques, identifier et accompagner les possibilités de valorisation scientifique des contributions au sein de ces projets, • Suivre l'évolution technologique dans le domaine (veille scientifique), • Assurer un rôle d’expert en biostatistique/bioinformatique au sein de la communauté scientifique de BIOASTER et ses partenaires: communication, formation, support aux projets de recherche, • Participer activement au groupe de travail transversal en biostatistique et en bioinformatique, • Contribuer aux réflexions scientifiques et aux rédactions dans le cadre de montage des projets de recherche, En tant que leader de projet ou de partie de projet : • Garantir la qualité scientifique et le suivi de l’avancement des tâches, • Avec l’aide du gestionnaire de projet, assurer la coordination des acteurs/intervenants
En savoir plus :https://www.bioaster.org/rejoignez-nous/#?job_id=108798
201901 Annonce ingé bioinfo biostat G & T BIOA18-17.pdf
Contact :job@bioaster.org
Offre de stage - Data Analyse appliquée aux transports de voyageurs
Publiée le 25/02/2019 17:58.
Stage, Perpignan.
Entreprise/Organisme :Communauté Urbaine de Perpignan Méditerranée Métropole
Niveau d'études :Master
Sujet :Data Analyse appliquée aux transports de voyageurs
Date de début :mars - avril 2019
Durée du contrat :4 mois
Rémunération :indemnisation légale
Secteur d'activité :Collectivité publique - Autorité Organisatrice de la Mobilité
Description :C’est en sa qualité d’Autorité Organisatrice de la Mobilité (AOM) que Perpignan Méditerranée Métropole propose un stage encadré par la Directrice des Mobilités. Vous serez en relation avec le Responsable traitements statistiques de l’entreprise qui exploite le réseau de bus Sankéo. Vous assurerez vos missions dans un contexte dynamique au sein d’un réseau de 33 lignes de bus assurant 10 millions de voyages par an. Missions : 1/ Participer au bilan de la restructuration du réseau Sankéo : - Collecter les données pertinentes et réaliser le data management (croisement des bases de données, nettoyage des données, redressement, traitement des valeurs manquantes,…) - Analyser et synthétiser les données - Formaliser les résultats de manière pédagogique 2/ Accompagner la mutualisation de lignes de cars avec le Conseil Régional : - Identifier, collecter et organiser les sources de données pertinentes - Analyser et synthétiser les données - Présenter les résultats permettant la prise de décision (datavisualisation) 3/ Cadrage des reportings obligatoires effectués dans le cadre du contrat de DSP : - Explorer les données des systèmes existants (SAEIV, système billettique embarqué, boutique en ligne, distributeurs de titres, etc.) et en cours de déploiement (application de paiement et titre dématérialisé, etc.) - Proposer des recommandations sur les BDD à modifier, à rapatrier et l’administration des données (tableaux de bord automatisés, SIG, etc.) Profil : préparation d’un Master 1 ou 2 – spécialité Statistiques. Compétences requises : méthodologies et outils statistiques, systèmes de gestion des bases de données, outils de datavisualisation, force de propositions. Compétences développées : conduite de projet, exploitation des données issues des systèmes de transport (ITS), fonctionnement et enjeux d’une AOM. Votre candidature (CV, lettre de motivation) est à adresser au contact suivant : m.guinchard@perpignan-mediterranee.org Pour tous renseignements : 04 68 08 61 13
En savoir plus :NA
2019.02 Stage - Data Analyse appliquée aux transports de voyageurs.pdf
Contact :m.guinchard@perpignan-mediterranee.org
Méthodes statistiques pour la fusion de données
Publiée le 25/02/2019 13:53.
Stage, Rouen.
Entreprise/Organisme :INSA Rouen Normandie
Niveau d'études :Master
Sujet :Traitement statistique de mesures de pollution de l'air provenant de différentes sources (stations fixes, micro-capteurs, objets connectés) avec des aspects spatiaux (krigeage).
Date de début :Mars ou avril ou mai ou juin 2019
Durée du contrat :3 à 6 mois
Rémunération :Gratification légale
Secteur d'activité :Qualité de l'air
Description :Contexte : Atmo Normandie, l’Association Agréée de Surveillance de la Qualité de l’Air en Normandie (http://www.atmonormandie.fr), et le Laboratoire de Mathématiques de l’INSA Rouen Normandie (http://lmi.insa-rouen.fr) recherchent un stagiaire pour l’étude statistique des mesures de la qualité de l’air effectuées par divers types appareils en des positions géographiques différentes. A l'heure des micro-capteurs, des objets connectés et autres API, une récente étude menée par l’université Paris-Sud et l’INSA Rouen Normandie avec Atmo Normandie, a permis de recenser les méthodes statistiques de fusion/combinaison des mesures provenant de plusieurs réseaux, tant fixes que mobiles. Ces réseaux de mesures peuvent être classés en trois catégories pour simplifier : - le réseau 1 est de haute qualité mais réduit à quelques dizaines de stations fixes à l'échelle régionale, concentrées autour des zones de population denses pour l’essentiel ; - le réseau 2 est de qualité moyenne et constitué d'un réseau fixe, et bien plus dense que le réseau 1 mais réduit aux agglomérations typiquement ; - le réseau 3 constitué des micro-capteurs qui équipent des objets connectés est de basse qualité mais potentiellement très dense, en particulier dans les zones dans lesquelles les deux autres réseaux sont muets. L’enjeu à terme est de tirer profit des nouvelles mesures provenant des réseaux 2 et 3, pour améliorer les cartographies basées sur les mesures du réseau 1 et des modèles physico-chimiques. Sujet : Le stage portera sur les méthodes statistiques de correction mutuelle des mesures de chacun de ces réseaux. Parmi les possibilités, le sujet pourrait intégrer (le périmètre du stage sera adapté à la durée et au profil des candidat.e.s intéressé.e.s) : - La lecture de deux synthèses bibliographiques complémentaires récentes. - L’étude de données fournies par les réseaux 1 et 2 pour mettre en évidence les relations entre les deux types de mesures. - L’extension aux aspects spatiaux de ces relations. - L’utilisation de cette modélisation pour la simulation de pseudo-données à p. - Une extension vers un travail combinant des données réelles ou simulées du réseau 2 : stratégie de correction itérative des micro-capteurs par le réseau fixe. L'idée consiste en deux étapes exécutées itérativement : o La première vise à partir du réseau 2, à construire par krigeage une carte. Le krigeage fournit en particulier une estimation en tous les points du réseau 1. o On peut alors, lors d'une deuxième étape, adapter statistiquement la carte obtenue en utilisant les mesures. Le sujet du stage sera dimensionné en fonction des candidat.e.s intéressé.e.s.
En savoir plus :NA
PropositionStage_StatInfo.pdf
Contact :bruno.portier@insa-rouen.fr

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