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Programmeur SAS H/F
Publiée le 06/01/2020 14:30.
Référence : Programmeur SAS en interne.
CDI, NEUILLY-SUR-SEINE.
Entreprise/Organisme :IT&M STATS
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Date de début :février 2020
Durée du contrat :CDI
Secteur d'activité :Pharmaceutique, Cosmétique, Agro-alimentaire
Description :Analyste Programmeur SAS/Statisticien (H/F) 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 nos équipes internes IT&M STATS, un(e) analyste programmeur SAS/Statisticien(ne). Vous aurez pour mission : - Le développement de macros standards et spécifiques pour les équipes d’IT&M STATS ainsi que pour les clients de la division interne - La transcription de codes SAS en code R - La prise en charge de la partie programmation d’études observationnelles sous SAS - La programmation d’études dans le domaine de la Recherche, en pré-clinique sous R ou SAS - La prise en charge totale de projets, contact avec les clients Profil - Vous avez une formation scientifique, spécialisée en statistique et programmation. Vous êtes titulaire d’un diplôme Bac+3/+5 d’une école type : STID, Licence Professionnelle, Master - Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 2 à 5 ans en CRO ou en laboratoire pharmaceutique - La maîtrise de l’outil SAS est impérative (développement de macros, SAS base, SAS graphs, report…) - Vous avez une appétence en programmation R et/ou Python - Une première expérience en études observationnelles est souhaitable - Vous êtes organisé(e), rigoureux(se) et autonome - Vous avez des qualités de communication commerciale Le poste est à pourvoir en CDI. Contacts: Ana GOMES – recrutements@itm-stats.com
En savoir plus :http://www.itm-stats.com/
02122019 Analyste Programmeur SAS Statisticien.pdf
Contact :recrutements@itm-stats.com
Data Manager Open Safety
Publiée le 06/01/2020 14:30.
Référence : Data Manager Open Safety.
CDI, NEUILLY-SUR-SEINE.
Entreprise/Organisme :IT&M STATS
Niveau d'études :Master
Date de début :Janvier 2020
Durée du contrat :CDI
Secteur d'activité :Cosmétique
Description :Data Manager Hors-Clinique (H/F) 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 basé en région parisienne, un(e) Data Manager Hors-Clinique. La mission du consultant sera en collaboration avec les data manager internes et les consultants en place : ▪ Dans le cadre de la reprise Historique des données : De cleaner ces fichiers (harmonisation, structuration) dans le cadre de la reprise historique De vérifier la cohérence par rapport aux référentiels Matière premières et Formules en place De déclarer les produits manquants dans les référentiels pour le périmètre de la reprise historique De mettre en place l’intégration des nouvelles données (run) De définir les règles de data management et de les valider avec le métier De définir et d’administrer le dictionnaire de données (variables, définitions, contexte étude) ▪ Dans le cadre du run : De mettre en place l’intégration des nouvelles données (run) D’assurer le run en attendant la création de l’interface d’acquisition par l’IT D’administrer le dictionnaire de données global et opérationnel De participer à la rédaction du cdc data management pour l’outil d’acquisition ▪ Dans le cadre de la mise en place des outils informatiques et interfaces : De participer aux phases de test/validation de la solution IT pour le projet de l’Interface de consultation end users D’être acteur de la mise en place de l’application du dictionnaire de données (rédaction de spécification, validation…) Travailler sur l’accessibilité des données ▪ Dans le cadre de la data gouvernance globale De participer à la définition du projet de data gouvernance du projet De travailler sur la mise en place du data catalog avec l’IT Rapprochement de données de différentes sources. Travail sur les référentiels Profil ▪ Formation scientifique, biologie/chimie (Bac+4/+5). ▪ Vous avez une première expérience significative en data management. ▪ Maitrise d’un outil de développement pour croiser les données : R, SAS, Python, autre : avec R et SAS en priorité ▪ Connaissance et pratique de Business Object ▪ Connaissance des outils Data Catalog (Elastic search, ….Talend Meta Data Management, Colibra) ▪ Vous faites preuve d’un bon niveau écrit et oral d’anglais. ▪ Capacité à comprendre et à annoter des données scientifiques et référentielles entreprise ▪ Qualités rédactionnelles ▪ Expérience dans la gestion de données externes ▪ Autonomie dans la gestion au quotidien ▪ Très bon relationnel dans les interactions avec les métiers : travail en collaboratif très important, force de proposition ▪ Curieux, motivé, rigoureux, souple (sachant s’adapter à des évolutions) Le poste est à pourvoir début janvier en CDI. Contacts: Ana GOMES – recrutements@itm-stats.com
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12122019 - Data Manager Open Safety.pdf
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Statisticien Senso/Conso H/F
Publiée le 06/01/2020 14:30.
Référence : Statisticien Senso/Conso.
CDI, NEUILLY-SUR-SEINE.
Entreprise/Organisme :IT&M STATS
Niveau d'études :Master
Date de début :Janvier 2020
Durée du contrat :CDI
Secteur d'activité :Cosmétique
Description :Consultant Statisticien(ne) Senso/Conso (H/F) Spécialisée dans le domaine de la Recherche et la Biométrie, la société IT&M STATS développe un pôle de compétences dans différents métiers de la Recherche (Data Managers, Biostatisticien(ne)s, Analyste Programmeurs SAS/R, Bioinformaticien(ne)s…) 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 Cosmétique basé en région parisienne, un(e) Statisticien(ne) senso/conso. L’objectif de la mission est de réaliser une Proof of concept sur des études consommateurs. - Rédiger et valider les plans d’analyses statistiques - Programmer et réaliser les analyses statistiques (sous R) de ces données consommateurs (descriptives, multivariées, corrélation…) - Rédiger les rapports statistiques et interpréter les résultats - Caractérisation des profils consommateurs - Analyse des formules et des produits testés de manière transversale Profil recherché - Vous êtes titulaire d’un diplôme de type Bac+5 (Master 2 ou école d’ingénieur) avec une spécialisation en statistiques, mathématiques ou data science - Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 1 à 3 ans - Vous avez une expérience en text mining - Une bonne maitrise de R est attendue - Vous êtes organisé(e), rigoureux(se), autonome, flexible, vous aimez communiquer et travailler en équipe et vous avez un bon esprit de synthèse et d’analyse - Vous avez un bon niveau d’anglais - La connaissance des sciences sensorielles et consommateurs est un plus Le poste est à pourvoir en CDI dès Janvier 2020 Contacts : Ana Luisa Gomes : recrutements@itm-stats.com
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06012020 Statisticien Senso Conso.pdf
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Modélisation et Analyses Statistiques des Run-out d’avalanche de blocs rocheux en modèle réduit
Publiée le 06/01/2020 14:29.
Stage, Bat IMAG, Campus de St Martin d'hères 38400.
Entreprise/Organisme :Laboratoire Jean Kuntzmann, Université Grenoble Alpes
Niveau d'études :Master
Sujet :Les chutes de bloc rocheux constituent un risque non négligeable dans les zones montag- neuses. La trajectoire de chaque bloc est aléatoire et dépend de sa forme, de la topographie (rugosité, dureté du sol, pente,...) et de nombreux autres facteurs. Connaı̂tre et quantifier l’effet de certains de ces facteurs d’influence sur la distance d’arrêt permet ensuite d’optimiser des règles de gestion du territoire, notamment pour les voies de communication. La délimitation de zones à risques de chutes de blocs ou éboulements plus ou moins important (zonage) est un outil indispensable pour décider des moyens à déployer pour protéger certaines zones ou de les qualifier dangereuses voire les déclarer impropres à la construction. L’objectif de ce stage est l’analyse statistique et la modélisation des positions d’arrêts de petites avalanches de blocs rocheux obtenues sur un modèle réduit en laboratoire. Les données expérimentales déjà acquises et ayant permis la constitution d’une base de données sont souvent incomplètes. En effet parmi les objets lancés dans la pente une proportion non négligeable d’entre eux ne sont pas observés car hors du champs d’arrivée photographié. Il s’agit de données manquantes mais que l’on sait dépasser un certain seuil connu. Le but ici sera de développer des outils de modélisation des distances d’arrêt adaptés au cas de données censurées à droite. Plusieurs lois seront envisagées pour modéliser les distances d’arrêt (Run-out) avec des données censurées à droite par une censure déterministe. Les loi les plus adaptées ici sont à choisir dans la famille des lois de Weibull, des lois Gamma ou des lois à queues lourdes. Dans tous les cas des tests d’adéquations adaptés au cas de données censurées seront à construire et leurs propriétés à établir afin de pouvoir faire ensuite le meilleur choix de modèle. La ou le stagiaire devra donc avoir suffisamment de compétences en statistiques pour savoir appréhender l’étude mathématique des tests proposés mais être aussi en capacité d’échanger avec les geomécaniciens qui s’intéressent à la simulation de trajectoires de blocs via des algorithmes de propagations (simulation numériques). Les outils développés et les distributions de points d’arrêts ajustées sur les données acquises en modèle réduit seront ensuite utilisés pour calibrer les entrées des algorithmes de propagation dans une zone à une échelle réduite. Quelques travaux ont déjà été menés dans ce sens au LJK (Mathématiques appliquées et informatique) et à 3SR (Mécanique) deux laboratoires de l’UGA. Ce travail s’inscrit dans un projet plus large et pourrait donner lieu ensuite, sous réserve de financement, à un travail de thèse. Mots Clefs : Loi de Weibull, Gamma, α-stables, GOF tests, Survie, Donnees censurées, Estimateur De Kaplan-Meyer, Transformation de Box-Cox.
Date de début :Mars ou Avril 2020
Durée du contrat :4 à 5 mois
Rémunération :Indeminité mensuelle : 560E net
Secteur d'activité :Statistiques
Description :Analyse et modélisation de données de chutes de blocs acquises en laboratoire sur modèle réduit afin de contribuer à l'établissement des zones à risque de chutes de pierres pour aider à la gestion du territoire
En savoir plus :https://ljk.imag.fr/
bloc_OffreRes_StageM2.pdf
Contact :frederique.leblanc@univ-grenoble-alpes.fr
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
Evaluation de la disponibilité du lien optique satellite-sol en présence de nuages et d’aérosols
Publiée le 05/12/2019 15:30.
Thèse, Palaiseau, France.
Entreprise/Organisme :ONERA The French Aerospace Lab
Niveau d'études :Master
Date de début :octobre 2020
Description :La connaissance de la disponibilité de la mesure est essentielle pour le choix des stations de réception pour l’établissement d’une liaison satellite-sol ou bien pour connaître le taux d'opérabilité d'un système d'observation satellitaire pour une zone géographique donnée. Les travaux que nous avons menés ces dix dernières années ont abouti à la mise au point d’un générateur de scènes basé sur une approche Monte Carlo, et d’une première climatologie de paramètres optiques associés aux aérosols et aux nuages, qui permet d’évaluer la disponibilité du lien optique dans le domaine visible, c'est-à-dire d’évaluer la probabilité d'avoir une atténuation supérieure à un seuil donné. Afin d’améliorer la représentativité de ces outils, l’objectif principal de la thèse sera de pouvoir exploiter des bases de données de plus grande taille, issues de plusieurs satellites. Afin d’effectuer une sélection pertinente d’un nombre restreint de profils à considérer, il faudra adapter des méthodes de clustering basées sur du deep learning aux profils verticaux atmosphériques associés aux aérosols et aux nuages, dans le but d’extraire des profils représentatifs. Ces profils peuvent être assimilés à une collection d’images 2D, et bénéficier des méthodologies utilisées dans le domaine du traitement de séquences temporelles ou de l‘imagerie dans différentes bandes spectrales.
En savoir plus :www.onera.fr
DOTA_2020_03.pdf
Contact :sidonie.lefebvre@onera.fr
Modélisation probabiliste de la dynamique de transmission des maladies hydriques
Publiée le 22/11/2019 18:15.
Référence : Stage + Thèse Montpellier-Mayotte.
Thèse, Montpellier et Mayotte.
Entreprise/Organisme :Université de Montpellier, CUFR Mayotte, ARS
Niveau d'études :Master
Sujet :L’objectif de cette thèse est de proposer et d’étudier de nouveaux modèles de propagation des maladies hydriques. Ces modèles prendront en compte en particulier au moins deux populations de caractéristiques sanitaires différentes ayant accès à des eaux de différente qualité correspondant aux spécificités de la population mahoraise et ses caractéristiques migratoires ainsi que des indicateurs de précarité, des habitudes comportementales, le temps de latence et le taux de couverture de la maladie et éventuellement la dynamique spatiale. On utilisera la formalisme des processus markoviens déterministes par morceaux (PDMP) qui sont une large classe de processus permettant de prendre simultanément en compte des évolutions stochastiques et déterministes, les différentes échelles de taille de population et l’évolution des covariables d’intérêt.
Date de début :printemps 2020
Durée du contrat :6 mois de stage + 3 ans de thèse
Description :Dans un premier temps, une étude théorique et par simulation des modèles retenus permettra de déterminer leur comportement stationnaire et d’étudier les caractéristiques de la population à l’équilibre. En fonction des données disponibles, les modèles seront calibrés dans la mesure du possible avec les données d’enquête de Mayotte, et on étudiera les propriétés théoriques des estimateurs des différents paramètres. Dans un second temps, on étudiera l’influence de certains paramètres comme le nombre et le positionnement des BFM sur des indicateurs de la santé globale de la population pour quantifier l’impact de différents scénarios et proposer des stratégies d’optimisation de l’implantation de ces points d’eau qui pourront permettre d’orienter les actions des services de l’ARS de Mayotte. Enfin, le projet pourra s’étendre aux maladies à transmission vectorielle afin de compléter le modèle voire aux pathologies présentes sur le territoire (maladie de la peau, etc) en incluant également des paramètres liés à l’exploitation du Système nationale des données de santé (SNDS) pour une généralisation du modèle à d’autres territoires que Mayotte.
En savoir plus :https://imag.umontpellier.fr/~saporta/
Stage+these_ARS.pdf
Contact :benoite.de-saporta@umontpellier.fr
Stage laboratoire ERIC, Lyon : Deep clustering using variational autoencoder
Publiée le 08/11/2019 18:20.
Stage, Bron.
Entreprise/Organisme :Laboratoire ERIC, Université de Lyon
Niveau d'études :Master
Sujet :Développement d'un algorithme de clustering à base de deep learning.
Date de début :2020
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :environ 550€ par mois
Secteur d'activité :Recherche en machine learning
Description :Développement d'un algorithme de clustering à base de deep learning.
En savoir plus :https://eric.msh-lse.fr
Stage-2020-LaboratoireERIC.pdf
Contact :julien.jacques@univ-lyon2.fr
Chargé(e) d'études statistiques
Publiée le 05/11/2019 21:59.
Référence : DPEAD – Etudes statistiques 01-2020.
Stage, Paris.
Entreprise/Organisme :Défenseur des droits
Niveau d'études :Master
Sujet :Analyse de données d’enquêtes Analyse de la base de données de suivi et gestion des réclamations de l’institution (AGORA) Rédaction de notes et synthèses
Date de début :06/01/2020
Durée du contrat :6 mois
Description :Le stagiaire participera aux travaux de l’Observatoire du Défenseur des droits. Dans ce cadre, il sera amené à participer à l’analyse de données d’enquêtes réalisées par l’institution. Il conduira les analyses de données et rédigera des notes de synthèses. Le stagiaire participera également aux travaux menés sur la base de données de suivi et gestion des réclamations de l’institution (AGORA), en vue d’améliorer les connaissances sur les profils des réclamants. Il participera également à la réflexion menée sur les évolutions à apporter à l’outil de saisie.
En savoir plus :https://www.defenseurdesdroits.fr/fr/nous-rejoindre
offre_de_stage_chargee_detudes_statistiques_1er_semestre_2020.pdf
Contact :stages@defenseurdesdroits.fr
Internship Proposal: Imputation of missing values ​​on plots
Publiée le 23/10/2019 10:25.
Référence : Internship Proposal: Imputation of missing values ​​on plots.
Stage, Forest Inventory Laboratory (LIF), IGN, 54000 Nancy, France OR Ensai, 35000 Rennes, France.
Entreprise/Organisme :ENSAI - IGN
Niveau d'études :Master
Sujet :Context The French National Forest Inventory (IFN) is a continuous survey which aims at quantitatively describing the situation, the evolution over time and the potentialities of the French forest (https://inventaire-forestier.ign.fr/). The survey is carried out according to an innovative multi-phase sampling design. The territory is first paved with a regular grid, which is systematically sampled at the first phase using a photointerpretation of the ground cover. Some points are then drawn in the selected cells, and field measurements are performed inside circles centered on these points. The survey benefits at each phase from a very rich auxiliary information, with continuous and high resolution spatial information layers, produced in particular by remote sensing. Sampling has a central place in the inventory. The estimation methods developed aim at limiting the bias regardless of the variables of interest, and at providing the best possible accuracy from a limited sample size. The large databases of IFN collected for 15 years make it possible to test alternative approaches on very large homogeneous samples. Goals The purpose of this internship is, first of all, to master the sampling and estimation methods currently used by the NFI, with the help of the supervisors and using the existing documentation. The objective of the internship is also to test joint imputation methods for multiple variables of interest for points not visited in the field. Some plots in the forest may not be surveyed due to accessibility issues. In addition, safety rules and travel time limits were introduced starting in 2012, which greatly increased the number of unvisited points. These plots are usually in the mountains, and the corresponding forest stands have a timber volume over average. For plots that have not been visited, multiple imputation methods could provide an operational response. The IFN databases will be used to simulate non-response cases and test different imputation approaches. The internship may be followed by a PhD, which is already funded by the National Institute of Geographical and Forest Information (IGN). The internship is intended for a student following a Master’s degree in Statistics or Applied Mathematics, or a student following a Master’s degree in Forestry or Agronomic Sciences. Prior knowledge of sampling would be an asset, but is not essential.
Date de début :March 2020
Durée du contrat :4 to 6 months
Rémunération :Around 577 € / month
Secteur d'activité :Forest Inventory / Survey Sampling
Description :The Forest Inventory Laboratory (LIF) located in Nancy is dedicated to research on forest inventory methods, in collaboration with AgroParisTech and INRA, to characterize the trees of France. The objectives of the LIF are to optimize the forest inventory system in France and to increase the information production capacities in the forest field. The research focuses on three main areas: the statistical optimization of the forest inventory system, a "multisource inventory" axis using a set of methods combining field data and auxiliary information, the enrichment of the production of results with constant collection aimed at meeting the new expectations and needs.
En savoir plus :NA
InternshipProposal_Imputation.pdf
Contact :chauvet@ensai.fr
Internship proposal: Accuracy of estimators from the French National Forest Inventory
Publiée le 23/10/2019 10:25.
Référence : Internship proposal: Accuracy of estimators from the French National Forest Inventory.
Stage, Forest Inventory Laboratory (LIF), IGN, 54000 Nancy, France OR Ensai, 35000 Rennes, France.
Entreprise/Organisme :ENSAI - IGN
Niveau d'études :Master
Sujet :Context The French National Forest Inventory (IFN) is a continuous survey which aims at quantitatively describing the situation, the evolution over time and the potentialities of the French forest (https://inventaire-forestier.ign.fr/). The survey is carried out according to an innovative multi-phase sampling design. The territory is first paved with a regular grid, which is systematically sampled at the first phase using a photointerpretation of the ground cover. Some points are then drawn in the selected cells, and field measurements are performed inside circles centered on these points. The survey benefits at each phase from a very rich auxiliary information, with continuous and high resolution spatial information layers, produced in particular by remote sensing. Sampling has a central place in the inventory. The estimation methods developed aim at limiting the bias regardless of the variables of interest, and at providing the best possible accuracy from a limited sample size. The large databases of IFN collected for 15 years make it possible to test alternative approaches on very large homogeneous samples. Goals The purpose of this internship is, first of all, to master the sampling and estimation methods currently used by the NFI, with the help of the supervisors and using the existing documentation. Meanwhile, the work involves making use of the NFI databases to assess the accuracy of the estimates currently produced by the NFI, including small areas. This work may be carried out via analytical variance computation, resampling techniques (e.g., Bootstrap), or Monte Carlo simulations. Another possible line of work will be to assess the sensitivity of the estimators to the current specification of the sampling design (sampling rates at each phase, level of detail in the stratification and in the post-stratification). Depending on the spatial domain and/or the variable of interest, the sensitivity to the sample size may vary significantly. The very detailed and large databases of IFN will be used for the analysis. The internship may be followed by a PhD, which is already funded by the National Institute of Geographical and Forest Information (IGN).
Date de début :March 2020
Durée du contrat :4 to 6 months
Rémunération :Around 577 € / month
Secteur d'activité :Forest Inventory / Survey Sampling
Description :The Forest Inventory Laboratory (LIF) located in Nancy is dedicated to research on forest inventory methods, in collaboration with AgroParisTech and INRA, to characterize the trees of France. The objectives of the LIF are to optimize the forest inventory system in France and to increase the information production capacities in the forest field. The research focuses on three main areas: the statistical optimization of the forest inventory system, a "multisource inventory" axis using a set of methods combining field data and auxiliary information, the enrichment of the production of results with constant collection aimed at meeting the new expectations and needs.
En savoir plus :NA
InternshipProposal_Accuracy.pdf
Contact :chauvet@ensai.fr
Thèse CIFRE Détection et classification de cibles de petite taille par deep learning
Publiée le 22/10/2019 11:08.
Thèse, Palaiseau, France.
Entreprise/Organisme :Safran E & D et ONERA The French Aerospace Lab
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :3 ans
Secteur d'activité :Aérospatial
Description :L’objectif de la thèse sera de proposer des méthodes de détection et classification à base de deep learning adaptées au cas de cibles de petites tailles, potentiellement de faible contraste par rapport au fond, pour lesquelles la signature est mesurée ou apprise dans une bande spectrale ou plusieurs bandes spectrales dans différents domaines en visible et infrarouge.
En savoir plus :www.onera.fr
these_ONERA_SAFRAN.pdf
Contact :sidonie.lefebvre@onera.fr
Stage de M2 en Statistique ou Biostatistique
Publiée le 18/10/2019 20:48.
Stage, Nantes.
Entreprise/Organisme :INSERM 1246 SPHERE
Niveau d'études :Master
Sujet :Impact des bonus de fidélité sur l’activité et les problèmes liés à la pratique des jeux de hasard et d’argent sur Internet
Description :Contexte : Les jeux de hasard et d’argent (JHA) sur Internet sont plus à risque de développer une pratique de jeu excessive. En parallèle, Internet offre une opportunité rare de monitorer l’activité de jeu dans un environnement écologique (vraie vie), permettant d’explorer l’impact de différentes mesures (de prévention, commerciales, etc.) sur l’activité des joueurs. Certaines pratiques commerciales utilisées par les opérateurs pour fidéliser leurs joueurs pourraient favoriser le développement ou le maintien des problèmes de jeu rencontrés par certains joueurs. En particulier, les bonus de fidélité représentent une pratique très répandue dans l’univers des JHA en ligne, et sont souvent pointés du doigt par les addictologues comme un facteur de risque addictif important. Toutefois, aucune étude à ce jour n’a démontré la réalité de ce problème. Objectifs du stage : L’objectif est d’évaluer si l’utilisation de bonus de fidélité par les joueurs en ligne est associée au développement ultérieur de problèmes de jeu. Matériels et méthodes : Le stage s’inscrira dans l’étude EDEIN (NCT02415296). Cette étude a pour objectif d’investiguer l’activité de jeu d’un panel de joueurs en ligne et de contribuer à identifier les facteurs liés à une pratique de jeu excessive. Dans le cadre de cette étude, deux jeux de données sont disponibles : - L’un provenant de l’Autorité de Régulation des Jeux en Ligne, autorité nationale qui régule l’activité des sites de JHA en ligne, exclusivement pour le poker, les paris sportifs et les paris hippiques ; - L’un provenant de la Française des Jeux, opérateur de jeu en ligne historique français, seul autorisé à distribuer des jeux de loterie (tirage et grattage) en ligne. Ainsi, ces deux jeux de données, composés chacun des données de jeu de 10 000 joueurs collectées sur une période de 12 mois et des réponses à une enquête en ligne permettant de connaître le statut du joueur (excessif ou non), sont représentatifs de l’ensemble de l’activité de jeu en ligne légale en France. Analyses statistiques envisagées : Dans un premier temps, l’évolution de l’utilisation des bonus de fidélité pourra être décrite à l’aide de modèles mixes et de modèles à classes latentes, afin d’identifier des trajectoires types. Dans un second temps, le statut du joueur (excessif ou non) pourra être prédit en fonction des estimations des modèles précédents. Une méthode plus complexe composée d’une seule étape (ex : modélisation conjointe) pourra également être envisagée.
En savoir plus :http://www.sphere-nantes.fr/
offre stage M2 stats 2019-2020.pdf
Contact :gaelle.bouju@chu-nantes.fr
Analyse statistique de données métatranscriptomiques
Publiée le 11/10/2019 12:38.
Référence : TANGO.
Stage, UMR MIA-Paris, Paris 5eme.
Entreprise/Organisme :Institut National de la Recherche Agronomique
Niveau d'études :Master
Sujet :Analyse statistique de l’expression des gènes exprimés par les micro-organismes au cours des procédés de fabrication et d’affinage de fromage
Date de début :Entre janvier et avril 2020
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :555 euros
Secteur d'activité :Recherche Académique
Description :La métatranscriptomique permet l’étude de l’expression des gènes de l’ensemble des micro-organismes composant un écosystème (ici fromager) et donc l’étude du profil fonctionnel d’une communauté de micro-organismes tout au long de la fabrication et de l’affinage (données en cinétique). Les données de métatranscriptomique sont représentatives de l’expression de chaque gène dans les conditions biologiques d’intérêt. Elles sont issues d’un séquençage de l’ARN et correspondent pour chaque échantillon biologique à un nombre de séquences alignées sur une région génomique d’intérêt. Ces données sont par nature discrète, positive et peuvent prendre des valeurs dans un intervalle très grand. On s’intéresse alors à détecter les régions génomiques différentiellement exprimées entre des conditions biologiques d’intérêt (deux itinéraires technologiques par exemple). Le profil cinétique d’expression des gènes impliqués dans la synthèse d’une dizaine de composés d’arôme sera ensuite corrélé à la production temporelle de composés d’arôme. Objectif du stage Le stagiaire devra dans un premier temps se familiariser avec les données de métatranscriptomique issues du séquençage de l’ARN (RNA-Seq) et s’approprier les méthodes d’analyse statistique (basée sur le modèle linéaire généralisé) ainsi que les outils pour faire ces analyses. Il veillera notamment à sélectionner les méthodes les plus appropriées à l’analyse de données métatranscriptomiques et adaptera le cas échéant les méthodes existantes à la particularité des données du projet. Dans un second temps, l’étudiant devra analyser les données et pourra intégrer les données de transcriptomique aux données physico-chimiques ou métaboliques disponibles. L’implémentation des méthodes et l’analyse des données se fera avec le langage R dans l’environnement RStudio.
En savoir plus :https://www6.inra.fr/mia-paris/Stage-Emploi
Stage_TANGO.pdf
Contact :julie.aubert@agroparistech.fr
Postdoctoral Research Fellow - Stochastic Simulation, Uncertainty Quantification, Statistical modeli
Publiée le 17/09/2018 08:51.
Référence : Postdoc - Chaire StressTest.
CDD, Palaiseau.
Entreprise/Organisme :Ecole Polytechnique, France
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :dès que possible
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :2400€ nets mensuels dépendant de l'expérience
Secteur d'activité :Stochastic Simulation, Uncertainty Quantification, Statistical modeling
Description :Location. École Polytechnique is a French public institution of higher education and research in Palaiseau, in the southwest of Paris. It was established in 1794 by the mathematician Gaspard Monge during the French Revolution. It is one of the most prestigious and selective French grandes écoles. Polytechnique has several research laboratories operating in various scientific fields (physics, mathematics, computer science, economics, chemistry, biology, etc.). Research program. The Chaire “Stress Testing” is a specific research program between Ecole Polytechnique and BNP Paribas, and is hosted at Polytechnique by the Center of Applied Mathematics https://portail.polytechnique.edu/cmap/en This research project is part of an in-depth reflection on the increasingly sophisticated issues surrounding stress tests (under the impulse of the upcoming European Banking regulation). Simulation of extreme adverse scenarios is an important topic to better understand which critical configurations can lead to financial and systemic crises. These scenarios may depend on complex phenomena, for which we partially lack information, making the modeling incomplete and uncertain. Last, the data are multivariate and reflect the dependency between driving variables. From the above observations, different lines of research are considered: 1) the generation of stress test and meta-modeling scenarios using machine learning 2) the quantification of uncertainties in risk metrics 3) modeling and estimation of multidimensional dependencies Keywords: Bayesian Networks, copulas, dependent data, Deep Learning, Gaussian processes, machine learning, Markov Chain Monte Carlo, meta-modeling, multivariate statistics, rare event simulation, risk metrics, splitting methods, stochastic algorithms, stochastic and Bayesian optimization, uncertainty propagation Candidate profile: • A PhD in Probability and Statistics, or equivalent • A proven track record in quality research, as evidenced by research publications in top scientific journals and conferences • Solid working knowledge of some of the topics listed above (see keywords) • An understanding of financial risks is desirable • Exposure to development of numerical methods or data analysis (with Python, R) is desirable Position: 3 years, extension is possible. Although this is mainly a research position, there is the possibility of a small teaching load Net salary: about 2400€/month depending on the experience How to Apply: Your application should include a Cover Letter, Resume, publications. With your application, we ask that you briefly outline your experience against the selection criteria in the position description. Contact for application: emmanuel.gobet@polytechnique.edu
En savoir plus :https://drive.google.com/file/d/1vPBXCjCTzHh447pvphxSPH2zihYlF90z
PostDocChaireStressTest.pdf
Contact :emmanuel.gobet@polytechnique.edu

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