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Biostaticien/Biostatisticienne Junior
Publiée le 17/12/2020 14:41.
CDI, Lyon.
Entreprise/Organisme :Modus Outcomes
Niveau d'études :Master
Date de début :Dés que possible
Description :Nous vous offrons l’opportunité d’intégrer une équipe en croissance dans laquelle vous pourrez vous développer professionnellement et enrichir vos connaissances. Votre mission sera stimulante et variée. Vous contribuerez au succès de projets internationaux, en collaboration avec une équipe projet pluridisciplinaire. Rattaché(e) à la responsable de l’équipe française de Modus Outcomes, vous travaillerez au sein de cette équipe mais serez également en contact régulier avec l’équipe internationale basée aux Etats-Unis et au Royaume-Uni. Vous aurez en charge la réalisation de tâches diverses dans le cadre de projets statistiques. Une part importante de votre mission consistera dans un premier temps à réaliser des analyses statistiques sous SAS (préparation des fichiers de travail, programmation des analyses décrites dans un plan d’analyse, préparation de tables et figures, contrôle qualité). Vous serez également impliqué·e dans l’interprétation et la communication des résultats des analyses et la rédaction de plans d’analyses statistiques, en collaboration avec les membres plus expérimentés de notre équipe. Votre rôle pourra ensuite évoluer et intégrer de nouvelles tâches en fonction de vos aspirations (rédaction de rapport, rédaction de protocole, gestion de projet, etc.).
En savoir plus :https://modusoutcomes.com/
Modus Outcomes offre Biostatisticien Junior DEC20 FINAL.pdf
Contact :juliette.meunier@modusoutcomes.com
stage M2
Publiée le 17/12/2020 14:41.
Stage, Palaiseau.
Entreprise/Organisme :EDF - R&D
Niveau d'études :Master
Sujet :Simulateur de la mobilité des véhicules électriques à partir de données d’enquêtes
Durée du contrat :6 mois
Description :Simuler des déplacements de voiture sur une année à partir de données d'enquêtes croisées avec des données de l'Insee, SIRENE, ...
En savoir plus :NA
Sujet de stage EDF-R&D.pdf
Contact :sophie.bercu@edf.fr
OFFRE DE STAGE EN STATISTIQUE : DESIGN & MODELISATION
Publiée le 13/12/2020 17:49.
Référence : Adisseo_Design_Modelisation.
Stage, Commentry (Allier).
Entreprise/Organisme :ADISSEO FRANCE SAS
Niveau d'études :Master
Sujet :Renforcer les connaissances en Experimental Design & Modélisation
Date de début :mars-avril 2021
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Selon convention
Secteur d'activité :Service Recherche et Innovation - Nutrition Animale
Description :Dans le cadre des activités de recherche en nutrition animal, nous sommes amenés à définir des designs expérimentaux pour démontrer l’effet de nouveaux produits. L’objectif de ce stage est de faire le point sur les différents plans d'expérience pouvant être mis en oeuvre en fonction des problématiques de recherche et contraintes expérimentales. De définir un chemin décisionnel qu’en au choix du design à appliquer & développer l’analyse et l’édition d’un rapport automatisé.
En savoir plus :https://www.adisseo.com/en/join-us/?pays=&filiere=&metier1=&metier2=&metier3=&metier4=&contrat=5
Offre de stage Statistique et Modélisation.pdf
Contact :friedrich.rouffineau@adisseo.com
Group variable identification based on the random forests for grouped variables
Publiée le 13/12/2020 17:49.
Référence : Random_forests_group_of_explanatory_variables.
Stage, Vannes.
Entreprise/Organisme :Université Bretagne Sud
Niveau d'études :Master
Sujet :Group variable identification based on the random forests for grouped variables
Date de début :01/02/2021 (flexible)
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Environ 500 euros par mois
Secteur d'activité :Statistiques, Informatiques, Analyse de données
Description :Supervised learning consists in explaining and/or predicting an output variable by using some inputs. Here, we consider the context in which the inputs have a known and/or obvious group structure. The internship will focus on the algorithm named Random Forests for Grouped Variables. The project will consist of three objectives. The first objective will be to propose an efficient implementation of the RFGV algorithm (for both the training phase and the prediction phase). An implementation in R has already been proposed for binary classification problems. The first aim is twofold: (1) to improve this implementation by proposing a multi-threading version in C++/Java/Cython, and (2) to extend the implementation so as to deal with multi-class classification tasks and regression problems. In supervised problems with grouped inputs, the group structure is often unknown. Then, the second objective will consist in developing an original and data-driven method to perform group variable identification. The proposed strategy will be based on the RFGV algorithm and its grouped importance score. Finally, the third objective will be to apply the proposed method on real data (applications on real remote-sensing data).
En savoir plus :NA
Intership_proposal.pdf
Contact :audrey.poterie@univ-ubs.fr
Postdoc : prévisions climatiques, quantification des incertitudes, assimilation de données
Publiée le 11/12/2020 16:07.
Postdoc, Brest.
Entreprise/Organisme :IMT Atlantique
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :2 ans
Description :Contrat postdoc de 2 ans, à mi-chemin entre les sciences climatiques et les mathématiques appliquées, avec un encadrement pluridisciplinaire (IUEM-LOPS, IPSL-LSCE, IMT Atlantique)
En savoir plus :https://tandeo.wordpress.com/
AMIGAS_SAD_2020.pdf
Contact :pierre.tandeo@imt-atlantique.fr
Dynapop Bactrocera dorsalis et matrice paysagère
Publiée le 11/12/2020 16:07.
Référence : M2_Disland_2021.
Stage, Montpellier, France.
Entreprise/Organisme :CIRAD
Niveau d'études :Master
Sujet :Étude de la dynamique de population de Bactrocera dorsalis en lien avec la matrice paysagère d’un bassin de production de mangue
Date de début :février 2021
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :630 euros
Secteur d'activité :Recherche en Agronomie Tropicale
Description :Les stratégies de gestion intégrée des ravageurs de cultures (Integrated Pest Management) visent à conjuguer des méthodes de lutte respectueuses de l’environnement, à des échelles pertinentes avec la dynamique spatio-temporelle des populations de ravageurs (Stern et al. 1959). Dans les faits, les IPM reposent souvent sur des suivis locaux d’abondance des populations et des actions curatives à l’échelle de la parcelle. Mieux prédire la dynamique des populations de ravageurs et en particulier les interactions entre l’environnement et les processus démographiques (dispersion, variation d’abondance) est essentiel pour anticiper les (re)colonisations des cultures et améliorer l’efficacité des IPM (Kennedy & Storer 2009). En effet, au-delà des composantes intrinsèques des espèces (eg. capacité de mobilité, de reproduction), la distribution, l’abondance et la dispersion des ravageurs dépendent de la composition et de la configuration de la matrice environnementale qui conditionnent la disponibilité, la qualité et l’accessibilité de l’habitat: hôtes cultivés et naturels, température, humidité, corridor de dispersion (Burel et al. 2019). Comprendre la dynamique du ravageur dans la mosaïque paysagère est donc une étape clé pour identifier des solutions de gestions des ravageurs aux échelles spatiales et temporelles pertinentes. Ce stage s’inscrit dans le cadre de l’ANR DISLAND (Inferring pest DISpersal in agricultural LANDscapes to improve management strategies) qui vise à inférer les mouvements de Bactrocera dorsalis (Diptera, Tephritidae) entre plantes hôtes à l’échelle du paysage à partir des variations spatio- temporelles de la structure démo-génétique des populations. B. dorsalis est une mouche des fruits invasive originaire d'Asie et est classée comme l'un des plus importants ravageurs en agriculture. Le continent Africain a récemment été envahi par ce ravageur dont les larves qui s’alimentent dans le fruit endommagent 30 à 90 % de de la production, principalement sur manguiers, agrumes et anacardiers (Vayssières et al. 2014). De plus, en tant qu’organisme de quarantaine, B. dorsalis pénalise l’ensemble des filières fruitières par des pertes d'opportunités d'accès au marché d’exportation. L’objectif de ce stage est d’identifier et hiérarchiser les facteurs environnementaux (variables climatiques, espèces/variétés de plantes hôtes, pratiques agricoles...) qui influencent la dynamique temporelle des populations locales de B. dorsalis dans les Niayes, le plus important bassin de production de mangues du Sénégal. Aucune mission de terrain ne sera nécessaire pour le stage, les données étant déjà acquises et intégrées dans une base de données dédiée. Ces données sont le résultat de suivis de l’abondance des mouches réalisés par piégeage au méthyleugénol (attractif sexuel pour les mâles) de 2011 à 2014 dans 57 vergers (Fig. 1) qui ont été caractérisés en termes de composition végétale et de pratiques agricoles, incluant des méthodes de lutte contre les mouches des fruits (Grechi et al. 2013 ). Ces données seront complétées avec données climatiques issues de relevés de terrain et de modèles ainsi que par la composition du paysage dans le voisinage des chaque verger (extraite à partir de cartes d’occupation des sols déjà disponibles – cf. Fig 1). Le travail de stage consistera 1) à estimer les paramètres clés (début et pente de la phase de croissance et de décroissance, amplitude et durée du pic de pullulation, etc.) de la dynamique locale des populations de B. dorsalis dans chaque verger; 2) d’évaluer la synchronie des dynamiques entre les différents vergers; 3) de rechercher les composantes environnementales explicatives des variations des dynamiques locales de populations et de déterminer leur échelle spatiale d’influence. Une attention particulière sera portée sur la phénologie des différentes plantes hôtes identifiées et sur la recherche de populations résiduelles lors de l’étiage de mouches dans certains vergers. Les méthodes d’analyse employées dans le cadre de ce stage concerneront, entre autres, l’estimation d’indices de composition et configuration du paysage, le calcul de corrélations (cross et lagged), le fit de modèles de croissance et des approches de machine learning (Random Forest, gradient boosting). Un travail important sous SIG sera aussi à mettre en œuvre pour la cartographie des données et des résultats. Profil recherché • Étudiant.e issu.e d’un cursus Bac +5 en école d’ingénieur et/ou Master en Écologie, Agronomie, Biostatistiques, mais le sujet reste toutefois ouvert à toute autre formation similaire. • Des compétences approfondies en modélisation statistique sur R est un pré-requis. • Gestion et analyses de données spatiales sur SIG et R. • Grande autonomie et aptitude à travailler sur des sujets pluridisciplinaires. • Un attrait pour la recherche sera un plus. Une poursuite en thèse pourra être envisagée : cette thèse consistera en des questionnements et analyses similaires autour des interactions entre dynamique spatio-temporelle des ravageurs et structure des paysages agricoles mais inclura également la production et l’analyse de données génétiques (SNPs) pour une approche intégrative de génétique du paysage. Conditions de stage : Le/la stagiaire sera accueilli.e au sein de l’unité HortSys du CIRAD au Centre International de Baillarguet à Montpellier. Il/elle sera co-encadré.e par Karine Berthier (Pathologie Végétale, INRAE, Avignon), Marie-Pierre Chapuis (CBGP, CIRAD, Montpellier) et Emile Faye (HortSys, CIRAD, Montpellier). Ce stage est financé par l’ANR DISLAND : Inferring pest DISpersal in agricultural LANDscapes to improve management strategies. La rémunération du stagiaire sera de l’ordre de 630 euros par mois, calculée sur la base d’un pointage journalier et de 35h de travail par semaine. Il/elle sera potentiellement soumis.e à des périodes de télétravail selon les circonstances sanitaires. Candidature : Il est demandé à chaque candidat.e d’envoyer un CV et une lettre de motivation (1 page max) par email à Emile Faye (emile.faye@cirad.fr). Une audition par visioconférence pourra ensuite être proposée. Références Burel F et al. (2019) La biodiversité dans des paysages spatialement et temporellement hétérogènes. Paysage, biodiversité fonctionnelle et santé des cultures. Sandrine Petit, Claire Lavigne (Eds). Quae, Versailles. Carpentier F. Grechi I et al. (2013) Mango-based orchards in Senegal: diversity of design and management patterns. Fruits, 68(6), 447-466. Kennedy GG & Storer NP (2000) Life systems of polyphagous arthropod pests in temporally unstable cropping systems. Annual Review of Entomology, 45(1): 467-493. Stern VM et al. (1959) The integrated control concept. Hilgardia. 29: 81–101. Vayssières et al. (2014). Annual population dynamics of mango fruit flies (Diptera: Tephritidae) in West Africa: socio-economic aspects, host phenology and implications for management. Fruits, 69(3), 207-222.
En savoir plus :https://www.cirad.fr/emplois-stages/stages/offres-de-stage/
Offre_de_stage_ Disland_CIRAD_2021.pdf
Contact :emile.faye@cirad.fr
Data scientist / biostatisticien (H/F)
Publiée le 10/12/2020 16:36.
Référence : 2020-154.
CDD, Lyon.
Entreprise/Organisme :Anses
Niveau d'études :Master
Date de début :dès que possible
Durée du contrat :18 mois
Description :Les activités du data scientist seront de : - rechercher, développer et mettre en oeuvre des méthodes de réseaux de neurones ; - rendre compte des travaux et des résultats aux partenaires du projet ; - participer au développement d’interfaces de visualisation pour les utilisateurs finaux ciblés dans MOOD et à la rédaction des manuels d’utilisation ; - présenter les résultats et interfaces aux utilisateurs finaux ; - valoriser les travaux par la rédaction de rapports et d’articles scientifiques et la participation à des conférences.
En savoir plus :https://www.anses.fr/fr/content/data-scientist-biostatisticien-hf
2020-154 Data-scientist.pdf
Contact :eric.morignat@anses.fr
Modélisation et analyse de survie
Publiée le 10/12/2020 16:35.
Référence : Stage Master 2 Biostatistique.
Stage, IUT d'Aurillac, 100 Rue de l'Egalité, 15000 Aurilac.
Entreprise/Organisme :UMR LMBP, Université Clermont Auvergne
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation et caractérisation des impacts de microorganismes fromagers chez le nématode C. elegans
Date de début :Début du printemps
Durée du contrat :4-6 mois
Rémunération :Taux légal : une gratification de 536 euros net par mois.
Secteur d'activité :Biostatistique
Description :Ce stage s’inscrit dans un projet de recherche ayant vocation à apporter des éléments de réponses statistiques à des problématiques biologiques autour de l’étude du nématode Caenorhabditis elegans. De par certaines de ses similitudes avec l’organisme humain, ce nématode est un modèle vivant approprié pour l’étude de l’effet produit pas l’apport de microorganismes dans son environnement. Plus précisément, une thématique étudiée à l’UMRF (Unité Mixte de Recherche sur le Fromage, INRAE d’Aurillac) concerne l’impact sur la santé de microorganismes présents dans les fromages (bactéries lactiques, levures etc.). A l’issue d’expériences menées au sein du laboratoire, sont produites des données relatives à l’évolution quotidienne du nombre de nématodes restant en vie après ingestion de différents microorganismes. En l’état actuel des méthodologies utilisées, le laboratoire évalue les différences d’impact des apports alimentaires ingérés par les nématodes en appliquant une procédure de test d’hypothèses afin de mettre en lumière une différence significative entre deux courbes de survie (estimées). Bien que la méthodologie utilisée soit commune dans la littérature scientifique, les données étudiées dans ce contexte peuvent sortir du cadre de bonne application de cette méthode. Les enjeux méthodologiques de ce stage se répartissent en 3 étapes : 1. Caractérisation du risque instantané de décès des nématodes pour un modèle de Cox adapté 2. Qualification et caractérisation des différentes réponses biologiques en fonction des produits alimentaires ingérés 3. Hypothèses et prise de décision au-delà de la signification statistique L’étudiant recruté devra travailler principalement sur les étapes 1. et 2. afin de développer la méthodologie statistique afin de répondre à la problématique biologique. L’étudiant commencera par étudier le risque instanté de décès empirique sur une base de données englobant une série d’expériences. Il poursuivra ensuite par le devélopppement et l’application d’un modèle de Cox adapté permettant a) d’étudier les différences de survies dans différentes conditions d’alimentation du nématode, b) de s’extraire de l’hypothèse des proportionnels du modèle de Cox et c) d’obtenir une classification des conditions d’alimentation en terme de survie.
En savoir plus :https://pmgrollemund.github.io/homepage/index.html
Stage_M2_survie_2020-2021.pdf
Contact :paul_marie.grollemund@uca.fr
Post-doc Machine Learning
Publiée le 10/12/2020 13:58.
Référence : Pollen post-doc.
Postdoc, Moirans (Grenoble).
Entreprise/Organisme :Pollen Metrology and LIMOS/LMBP laboratory in Clermont-Auvergne University
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :2021
Durée du contrat :18 mois
Rémunération :50-55k€ annuel
Secteur d'activité :Creation of intelligent software (AI) for the production of high-performance materials
Description :Pollen Metrology is a deeptech company specialized in the creation of intelligent software (AI) for the production of high-performance materials. Pollen has developed a unique artificial intelligence technology to automatically analyze all types of images from scanning or transmission electron microscopes. You will join a team of about twenty collaborators with different expertises (metrology, physics, computer science, image processing, deep learning, data fusion) to provide AI technology that allows our customers to optimize their advanced industrial processes. In the context of the launch of a new product range, particularly in the United States and Asia, Pollen is recruiting new collaborators to strengthen its research team in order to work with our customers in the semiconductor ecosystem.
En savoir plus :NA
Contact :jobs@pollen-metrology.com
Analyse statistique et modélisation de données épidémiologiques, ARS de Mayotte
Publiée le 09/12/2020 20:57.
Référence : antoine.chambaz@u-paris.fr.
Postdoc, Mayotte.
Entreprise/Organisme :Agence Régionale de Santé de Mayotte
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Le plus tôt possible en 2021.
Durée du contrat :6 mois
Description :Offre de post-doc de 6 mois pour l'analyse statistique et la modélisation de données épidémiologiques à l'Agence Régionale de Santé de Mayotte, encadré par Julien Balicchi (Julien.BALICCHI@ars.sante.fr - ingénieur en statistiques et modélisation à l'ARS Mayotte) en collaboration avec le Centre Universitaire de Mayotte : https://www.place-emploi-public.gouv.fr/offre-emploi/post-doctorant-en-mathematiques-appliquees-aux-sciences-pour-l-analyse-et-la-modelisation-de-hf-reference-2020-512082 Un certain nombre de coquilles s'étant glissées dans la rédaction de l'offre, le profil recherché correspond à des compétences en mathématiques appliquées et modélisation (en particulier à l'interface maths-bio), préférentiellement avec des connaissances en épidémiologie. Clôture des candidatures le 31/12/2020 pour une prise de fonction aussi tôt que possible en 2021. L'adresse de contact pour plus d'informations est Julien.BALICCHI@ars.sante.fr .
En savoir plus :Voir la description.
postdoc_ARS_Mayotte.pdf
Contact :julien.balicchi@ars.sante.fr
Stage M2 Analyse et Modélisation des dynamiques agricoles et forestières à Mayotte
Publiée le 08/12/2020 10:10.
Référence : stage modyagrima.
Stage, Montpellier, avec séjour possible à Mayotte.
Entreprise/Organisme :Centre Universitaire de Formation et de Recherche de Mayotte
Niveau d'études :Master
Sujet :Le potentiel de production des sols dépend des interventions de travail du sol. Il est affecté par les pratiques de rotation, par l’histoire de la parcelle et d’autres considérations agronomiques. La durée d’occupation des cultures produites sur ces parcelles doit être contrôlée en fonction des transitions, rotations et du niveau de production attendue et avéré. A Mayotte, la production agricole, la préservation de la forêt, des cultures et des sols est confrontée à des enjeux d’urbanisation, d'économie agricole, de gestion de l’eau et de pression foncière entraînant la conversion en monocultures (bananes/manioc) menaçant ainsi l’avenir des cultures traditionnelles (jardins mahorais). Les impacts des pratiques agricoles, des enjeux sociaux d’urbanisation et d’économie rurale doivent être évalués pour guider les décisions publiques non seulement sur les mesures agro-environnementale mais aussi sur des questions de maintien d’une couverture agricole pour lutter contre des problèmes d’érosion du sol. La préservation de la forêt, des cultures, des sols et de la production agricole sont des enjeux important à Mayotte. Il est donc pertinent de développer des outils quantitatifs permettant de mieux comprendre les dynamiques forestières et l’usage des parcelles agricoles. Les parcelles dites agricoles sont représentées à plus de 90% par des systèmes de culture multi-espèces et multistrates (jardins mahorais, agro-forêts), voir Figure 1. Face aux pratiques agricoles, un compromis doit être établi entre d’une part les paysan·es qui ont pour objectif de maximiser la production et d’autre part les décideuse et décideurs qui doivent mettre en place des politiques d’exploitation pour accompagner les paysan·es dans l’exploitation de leurs ressources tout en respectant certaines contraintes (nationales ou internationales) sur le respect de l’environnement et les ressources naturelles. L’objectif de ce stage est dans un premier temps d’analyser les données issues du recensement agricole de 2010 concernant les dynamiques d’occupation des cultures sur les parcelles agricoles à Mayotte afin d’établir des proportions d’usage des cultures agricoles et des états forestiers. Dans un second temps ii s’agira de proposer des modèles dynamiques d’évolution temporelle de ces parcelles en fonction des scénarios d’urbanisation et de pression foncière.
Date de début :mars 2021
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :gratification
Secteur d'activité :enseignement supérieur
Description :Le potentiel de production des sols dépend des interventions de travail du sol. Il est affecté par les pratiques de rotation, par l’histoire de la parcelle et d’autres considérations agronomiques. La durée d’occupation des cultures produites sur ces parcelles doit être contrôlée en fonction des transitions, rotations et du niveau de production attendue et avéré. A Mayotte, la production agricole, la préservation de la forêt, des cultures et des sols est confrontée à des enjeux d’urbanisation, d'économie agricole, de gestion de l’eau et de pression foncière entraînant la conversion en monocultures (bananes/manioc) menaçant ainsi l’avenir des cultures traditionnelles (jardins mahorais). Les impacts des pratiques agricoles, des enjeux sociaux d’urbanisation et d’économie rurale doivent être évalués pour guider les décisions publiques non seulement sur les mesures agro-environnementale mais aussi sur des questions de maintien d’une couverture agricole pour lutter contre des problèmes d’érosion du sol. La préservation de la forêt, des cultures, des sols et de la production agricole sont des enjeux important à Mayotte. Il est donc pertinent de développer des outils quantitatifs permettant de mieux comprendre les dynamiques forestières et l’usage des parcelles agricoles. Les parcelles dites agricoles sont représentées à plus de 90% par des systèmes de culture multi-espèces et multistrates (jardins mahorais, agro-forêts), voir Figure 1. Face aux pratiques agricoles, un compromis doit être établi entre d’une part les paysan·es qui ont pour objectif de maximiser la production et d’autre part les décideuse et décideurs qui doivent mettre en place des politiques d’exploitation pour accompagner les paysan·es dans l’exploitation de leurs ressources tout en respectant certaines contraintes (nationales ou internationales) sur le respect de l’environnement et les ressources naturelles. L’objectif de ce stage est dans un premier temps d’analyser les données issues du recensement agricole de 2010 concernant les dynamiques d’occupation des cultures sur les parcelles agricoles à Mayotte afin d’établir des proportions d’usage des cultures agricoles et des états forestiers. Dans un second temps ii s’agira de proposer des modèles dynamiques d’évolution temporelle de ces parcelles en fonction des scénarios d’urbanisation et de pression foncière.
En savoir plus :NA
Projet-stage-ModyAgrima 2020.pdf
Contact :benoite.de-saporta@umontpellier.fr
Création Poste Data-Manager
Publiée le 08/12/2020 10:10.
Référence : DM2020.
CDI, Malakoff.
Entreprise/Organisme :eXYSTAT
Niveau d'études :Master
Secteur d'activité :Pharma
Description :eXYSTAT (www.exystat.com) est une entreprise créée en 2013 pour apporter une expertise dans le domaine de la biométrie des études cliniques. Depuis 7 ans, eXYSTAT a collaboré avec plus d’une centaine de clients incluant aussi bien des laboratoires pharmaceutiques, des sociétés de biotechnologie, des CROs et des partenaires institutionnels. Afin de consolider son développement, eXYSTAT souhaite recruter un nouveau collaborateur pour renforcer son expertise data-management. Les missions d’eXYSTAT se concentrent majoritairement sur l’accompagnement des clients au niveau de leur activité data-management. Dans le cadre de cette activité, certaines missions comme le développement d’e-CRF et la gestion des données peuvent être réalisées en interne. Dans ces missions, la maîtrise des standards CDISC et de l’anglais sont deux atouts décisifs. Un sens de la communication, une autonomie réelle ainsi qu’une bonne connaissance des aspects réglementaires sont aussi des qualités attendues pour ce poste. Tous les profils, quel que soit le nombre d’années d’expérience se reconnaissant dans cette description seront donc étudiés. Dans ce cadre, un poste de Data-manager est proposé en CDI.
En savoir plus :www.exystat.com
20161208_annonce DM.pdf
Contact :julie.leboulicaut@exystat.com
Feature selection for biomarker discovery: a novel graph-guided approach to classification
Publiée le 07/12/2020 18:44.
Stage, 60, Boulevard Saint Michel 75006 Paris, France.
Entreprise/Organisme :Centre for Computational Biology, Mines ParisTech & Institut Curie
Niveau d'études :Master
Sujet :Feature selection for biomarker discovery: a novel graph-guided approach to classification
Date de début :February 2021
Durée du contrat :5-6 months
Rémunération :around 550€/month (3.9€ net per hour)
Secteur d'activité :Research -- Machine Learning for Computational Biology
Description :Finding the genomic mutations responsible for complex diseases is a major step towards understanding these diseases and curing them. Genome-wide association studies (GWAS) have contributed much to it, helping discover many mutations linked to diseases like cancer and diabetes in the past 10 years. GWAS consist in genotyping one base-pair mutations called SNPs (single nucleotid polymorphisms) and mapping them to the disease phenotype. However, these studies are lacking the statistical tools fit to apprehending the complexity of the genomic information: a very large number of mutation loci and many interaction effects between the mutations. This internship offers to propose a novel method for SNP detection. The method is based on a classification method fit for binary data (presence/absence of mutation) in high-dimension (many mutations). The goal of the internship is to extend this method by leveraging a priori information on the interactions between SNPs, through an interaction network. The internship consists in understanding the current python implementation, extending it, and applying it to real-world or simulated GWAS data.
En savoir plus :goepp.github.io, cazencott.info, cbio.mines-paristech.fr
internship_proposal.pdf
Contact :vivien.goepp@mines-paristech.fr
Création Poste Statisticien
Publiée le 07/12/2020 18:44.
Référence : STAT2020.
CDI, Malakoff.
Entreprise/Organisme :eXYSTAT
Niveau d'études :Master
Secteur d'activité :Pharma
Description :eXYSTAT (www.exystat.com) est une entreprise créée en 2013 pour apporter une expertise dans le domaine de la biométrie des études cliniques. Depuis 7 ans, eXYSTAT a collaboré avec plus d’une centaine de clients incluant aussi bien des laboratoires pharmaceutiques, des sociétés de biotechnologie, des CROs et des partenaires institutionnels. Afin de consolider son développement, eXYSTAT souhaite recruter un nouveau collaborateur pour renforcer son expertise statistique. Les missions d’eXYSTAT se concentrent majoritairement sur l’accompagnement des clients au niveau méthodologique, statistique ou réglementaire mais aussi sur la réalisation et la programmation d’analyses statistiques. Dans ces missions, la maîtrise des standards ADAM et de l’anglais sont deux atouts décisifs. Un sens de la communication, une autonomie réelle ainsi qu’un excellent niveau en statistique et méthodologie sont des atouts indispensables pour ce poste. Tous les profils, quel que soit le nombre d’années d’expérience se reconnaissant dans cette description seront donc étudiés. Dans ce cadre, un poste de Statisticien avec un Master 2 en Statistique est proposé en CDI.
En savoir plus :www.exystat.com
20161208_annonce stat.pdf
Contact :francois.montestruc@exystat.com
Data science : relation analyses chimiques et analyses sensorielles de vins blancs
Publiée le 07/12/2020 08:22.
Référence : Data Science - filière vins.
Stage, Montpellier.
Entreprise/Organisme :Inrae, UMR MISTEA
Niveau d'études :Master
Sujet :Les vins sont caractérisés par des analyses chimiques qui sont de façon non explicite reliées à l’analyse sensorielle. Même si les arômes dégagés par une molécule seule sont plus ou moins connus, il n’existe pas actuellement de règles de décision permettant de classer un vin dans un profil sensoriel à partir de données chimiques. En effet, beaucoup d’autres paramètres interviennent entre les molécules chimiques prises individuellement et un ressenti olfactif. Le stage vise à étudier les possibilités de prédiction entre la chimie d’un vin et les arômes qu’il dégage. Pour ce faire des vins ont été analysés par l’entreprise NYSEOS et un jury expert a évalué les caractéristiques olfactives. Plusieurs taches seront à réaliser - Définir des profils sensoriels compatibles entre analyses chimique et sensorielle. - Proposer une approche permettant d’identifier des relations ou des combinaisons de molécules importantes permettant d’identifier un profil sensoriel et si possible ensuite proposer une modélisation de ces relations. - Etendre cette approche à différents types de vins et à d’autres jeux de données (test de la validation et robustesse de l’approche proposée). - Extension : intégrer l’incertitude sur le profil sensoriel.
Date de début :Mars 2021
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :3,90/heure environ 550 euros/mois
Secteur d'activité :recherche, filière vins
Description :Le stage se déroulera dans le cadre du projet collaboratif NV2 qui regroupe 4 entreprises (Lallemand, ITK, Frayssinet et Nyseos) et 4 unités de recherche de l’INRA/UM (SPO, LEPSE, SYSTEM, MISTEA).
En savoir plus :https://www.itk.fr/projets-recherche-developpement/nv2/
proposition_stage_NV2_2020.pdf
Contact :benedicte.fontez@supagro.fr

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