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Data Manager Senior
Publiée le 14/01/2019 18:01.
Référence : Data Manager Senior.
CDI, Neuilly-sur-Seine.
Entreprise/Organisme :IT&M Stats
Niveau d'études :Master
Date de début :ASAP
Secteur d'activité :Cosmétique
Description :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 recherché: Formation scientifique, biologie/chimie (Bac+4/+5). Vous avez 7 ans minimum d'expérience en data management. Maîtrise 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)
En savoir plus :http://www.itm-stats.com/
Offre d'emploi - 03122018 - Data Manager Sénior - IT&M STATS.pdf
Contact :recrutements@itm-stats.com
Technicien de Réseau
Publiée le 14/01/2019 18:01.
CDD, 149 Rue de Sèvres, 75015 Paris.
Entreprise/Organisme :Hopital Necker Enfants malades - ERN Skin
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :1 an
Rémunération :25-30 K par an
Secteur d'activité :Santé
Description :INTITULE DU POSTE Technicien de réseau ERN-Skin ACTIVITES Au sein de l’équipe de Coordination de l’ERN-Skin, dans le cadre de la mise en place d’un registre, complémentaire à l’utilisation du Clinical Patient Management System (CPMS), plateforme européenne de télé-expertise dans le domaine des maladies rares, le data manager sera amené à : Assistance technique opérationnelle et support aux utilisateurs du CPMS - Développer des liens avec les membres de l’ERN-Skin et les informer sur les moyens de contacter l’assistance technique - Conseiller les membres de l’ERN-Skin pour qu’ils utilisent au mieux le CPMS, - Résoudre les problèmes que les professionnels de santé de l’ERN-Skin rencontrent lorsqu’ils utilisent le CPMS - Travailler en lien avec la Commission Européenne - Préparer en lien avec les professionnels de santé et les équipes multidisciplinaires les panels de consultations en ligne - Rendre compte des bugs et suivre les incidents liés à l’utilisation du système. Formation des membres de l’ERN-Skin utilisant le CPMS - Développer des formations et former les usagers sur l’utilisation du CPMS en lien avec la Commission Européenne Compte-rendu d’activités & analyse de données - Développer des indicateurs de performance clés pour suivre l’activité des professionnels de santé utilisant la plateforme - Elaborer des rapports de suivi - Créer des cohortes pour permettre la classification et le suivi des patients Adapter le CPMS aux besoins de l’ERN-Skin - Proposer des pistes d’amélioration du CPMS et des modules spécifiques aux besoins des professionnels de santé de l’ERN-SKIN QUOTITE DE TRAVAIL 100% CDD d’un an minimum, possiblement renouvelable HORAIRES DE TRAVAIL 7h30 ou 7h36 entre 9h et 19h du lundi au vendredi COMPETENCES REQUISES - Connaissance des systèmes d’information hospitaliers - Capacité à travailler avec des équipes internationales et multi-sites - Connaissances liées au champ des maladies rares et du monde médical, intérêt pour les activités cliniques et de recherche - Concevoir et rédiger une documentation technique, spécifique à son domaine de compétence - Expérience réussie de 2 à 5 ans en tant qu’ingénieur support technique, ingénieur support de bureau, technicien de dépannage informatique ou équivalent PRE-REQUIS - Diplôme universitaire en informatique, bio-informatique ou sciences de l’information / technologie de l’information ou un autre domaine pertinent - Très bonnes compétences écrites et orales en français et en anglais. LOCALISATION : au sein du Service de Dermatologie (Coordination de l’ ERN-Skin) PRESENTATION Le service de dermatologie est spécialisé dans le diagnostic et le traitement des maladies dermatologiques (maladies de la peau et des muqueuses, des cheveux, des poils, des ongles). Le service traite les jeunes adultes et les enfants, les nourrissons et les enfants représentant 2/3 des patients pris en charge. La chef de service de dermatologie coordonne le réseau ERN-Skin, Réseau Européen de Référence pour les maladies rares, complexes et non-diagnostiquées de la peau, qui réunit 56 centres d’expertise de 18 pays. L’objectif principal de ce réseau est d’améliorer dans tous les pays européens l’accès au diagnostic et à des soins de très haut niveau pour l’ensemble des patients atteints de ces maladies rares de la peau et des muqueuses. Cet objectif s’articule sur un partage d’expertise, à l’aide d’une IT plateforme mise en place par l’Europe, l’organisation d’un réseau structuré avec la perspective de registres partagés utiles au suivi épidémiologique des maladies rares et au développement de programmes de recherche. ________________________________________ COMPOSITION DE L’EQUIPE DE L’ERN-SKIN AU SEIN DE L’HOPITAL UNIVERSITAIRE NECKER- ENFANTS MALADES : - Pr Christine BODEMER (coordinatrice) - Marie GUILLOU chef de projet de l’ERN-Skin (Fondation René Touraine) - Catherine CHAMPSEIX chef de projet scientifique - 1 Data manager (à recruter) LIAISONS HIERARCHIQUE DIRECT (N+1) Pr Christine BODEMER La responsable de la cellule Recherche et Innovation ________________________________________ FONCTIONNELLES La coordinatrice de l’ERN, le Professeur Christine BODEMER La Cellule Recherche et Innovation (CeRI) Fondation René Touraine INTITULE DU POSTE Technicien de réseau ERN-SKIN METIER Technicien de réseau CODE METIER 35L20 GRADE Technicien supérieur hospitalier STRUCTURE Pôle Pédiatrie Générale et Pluridisciplinaire – Service de Dermatologie
En savoir plus :http://skin.ern-net.eu/
Contact :marie.guillou@fondation-r-touraine.org
Internship on fault detection in district heating substations
Publiée le 14/01/2019 14:00.
Stage, Maisons-Laffitte.
Entreprise/Organisme :Veolia Research and Innovation
Niveau d'études :Master
Date de début :March 2019
Durée du contrat :6 months
Secteur d'activité :Energy management
Description :You will work within a team of researchers on machine learning and optimization and you will become familiar with district heating networks. District heating is a system that allows to efficiently distribute the heat produced in centralized production zones to several end users (e.g., residential buildings, offices, commercial buildings). It is composed of many types of production units, storage systems and networks. With the rapid growth in heat demand due to the increasing urbanization, environmental problems that come along with heat load production have become an important matter. In order to reduce the use of primary energy sources and the environmental impact at production zones, it is of great importance to be able to detect anomalies (e.g. leakage of actuators and sensors, drifts of energy consumption), in the heat distribution in substations as soon as possible. The internship focuses on developing and applying a new fault detection approach for district heating substations. You will be working with machine learning and time series models that will help to improve the work developed by your future team. Main missions: - Literature review on clustering methods for time series and existing fault detection methods - Data analysis and interpretation - Implementation of a fault detection method - Tests, solution analysis, validation of the results - Comparison with state-of-the-art methods
En savoir plus :https://bit.ly/2SSmYcL
SmartDH_FaultDetectionInternship_PRS.pdf
Contact :phillipe.rodrigues-sampaio@veolia.com
Méthodes de statistique en grande dimension pour l’étude de cinétiques de données transcriptomiques
Publiée le 14/01/2019 13:59.
Stage, 16, rue Claude Bernard - 75005 Paris.
Entreprise/Organisme :AgroParisTech - Laboratoire MIA-Paris
Niveau d'études :Master
Description :Ce stage se déroulera à AgroParisTech au sein de l’équipe Statistique & Génome de l’UMR MIA-Paris en relation avec l’Institut des plantes de Paris Saclay (IPS2). Il s’agit d’un travail de modélisation statistique, à la fois théorique et pratique, qui est motivé par l’étude de données d’expression de gènes de type RNA-Seq sur la plante modèle Arabidopsis Thaliana. La technologie du RNA-Seq est une méthode d’analyse du transcriptome permettant de quantifier les ARN d’un tissu à un instant donné. Grâce à ce type de données, on peut déterminer le degré de transcription d’un gène et donc étudier la variation de cette intensité au cours du temps ou en réponse à des stimuli externes. L’objectif du stage est de i) proposer un modèle adapté à la nature particulière des données considérées et aux questions biologiques posées, ii) développer une méthode d’inférence et en étudier les propriétés statistiques, iii) réaliser des simulations pour valider les résultats, et iv) l’appliquer à des données réelles. Les particularités des données considérées sont leur nature discrète et temporelle, ainsi que leur taille conséquente. Les biologistes souhaitent savoir quels gènes dépendent les uns des autres, à quels instants et sous quelles conditions. Ce sont ces aspects de comptage, de temporalité et de sélection de variables que le stagiaire devra combiner dans l’élaboration d’un modèle innovant pour l’étude des données de type RNA-Seq. Il est à noter d’une part qu’aucune connaissance en sciences du vivant n’est exigée dans ce stage et d’autre part que celui-ci pourra éventuellement déboucher sur une thèse.
En savoir plus :https://www6.inra.fr/mia-paris/Stage-Emploi
sujet_stage_M2_AgroParisTech.pdf
Contact :celine.levy-leduc@agroparistech.fr
Smart Adaptative Analytics
Publiée le 14/01/2019 13:59.
Référence : phD Smart Adaptative Analytics.
Thèse, France, LYON : IFPEN (F-69360 Solaize) and ERIC (F-69500 Bron).
Entreprise/Organisme :IFP Energies Nouvelles / Laboratory ERIC Univ. Lyon 2
Niveau d'études :Master
Sujet :One of IFPEN ‘s core business is to design catalysts for production of renewable fuels, clean fossil fuels and petrochemicals. Catalyst speed up chemical reactions by several orders of magnitude and are mandatory to achieve economical operation. Putting on the market a new catalyst requires a prediction model to convince customers. The models can be either statistical or based on physical equations. Some of the analytical properties are quite expensive to measure, and we are seeking ways to measure them only on a reduced subset of samples. An innovative proposition that we call “Smart Adaptative Analytics” is to predict these expensive properties for a new catalyst by learning the “shape of relations” on all the available information for older catalysts, and “deforming and anchoring” the relations based on some lab results on this new catalyst. A key step in “Smart Adaptative Analytics” is thus the capability to transfer prediction models, core of this thesis. This problem is a state of the art data science problem. The thesis will focus a specific properties whose dependence on input variables can be linear, moderately non-linear or highly non-linear, with explicit or implicit dependences (black box models). For each property, the thesis will identify the regression models that correctly describe the “old” catalysts performance, then work on model transfer and new model prediction capability, including evaluation of the confidence level in the prediction, and on the optimal experimental design to speed-up new model learning curve. To apply, please send a CV and a text describing your motivation for a phD and this subject.
Date de début :Around October 1st, 2019
Durée du contrat :3 years
Rémunération :Gross wage : 2100 €/month, University fees to be paid by student.
Secteur d'activité :IFPEN : R&D in Energy - ERIC : R&D
Description :IFPEN is a leader in R&D for Energy. http://www.ifpen.fr ERIC is a research laboratory in Data Science and automated decision. http://eric.univ-lyon2.fr/~jjacques/
En savoir plus :http://eric.univ-lyon2.fr/~jjacques/
offre-these- Smart predictive analytics_EN.pdf
Contact :matthieu.rolland@ifpen.fr
Post-doctorat - Clinical Trial Readiness for SCA1 and SCA3
Publiée le 12/01/2019 10:22.
Postdoc, Paris 13e.
Entreprise/Organisme :Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (ICM)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Immediatement
Durée du contrat :4 ans
Description :Les ataxies spinocérébelleuses de types 1 (SCA1) et 3 (SCA3) sont des maladies neurodégénératives héréditaires rares qui évoluent de façon continue jusqu’à l’invalidité totale et la mort. Des traitements modificateurs de la maladie sont en cours de mise au point. Cependant, le défi auquel nous sommes confrontés pour la planification des futurs essais cliniques est l'ampleur d'effet modeste avec les critères de jugements actuels, nécessitant des cohortes de patients trop importants au regard de la rareté de la maladie pour obtenir une puissance statistique suffisante. Afin de préparer les futurs essais cliniques, nous lançons une étude internationale multi-site axée sur les porteurs de la mutation à un stade pré-symptomatique ou à un stade précoce de la maladie, ces sujets étant les plus susceptibles de réagir à des médicaments modifiant la maladie avant la survenue d’une lésion cérébrale irréversible. Le chercheur post-doctorant travaillera sous la supervision du Dr S. Tezenas du Montcel. Il sera en contact avec les membres du consortium tant aux États-Unis qu'en Europe (ICM, Paris et Bonn). Pour atteindre notre objectif, nous proposons les objectifs spécifiques suivants, le post-doctorant intervenant sur les deux derniers : 1) Établir les plus grandes cohortes au monde de SCA1 et de SCA3 pré-symptomatique / précoce en combinant des cohortes, des données cliniques prospectives et des échantillons de biofluides (sang, liquide céphalo-rachidien) provenant des États-Unis et d’Europe. 2) Valider les biomarqueurs morphologiques, biochimiques et fonctionnels de l'IRM dans les SCA1 et SCA3 pré- symptomatique et précoces 3) Adapter les développements récents en matière de conception statistique et d'analyse d'essais sur de petites populations aux SCA. PROFIL Thèse de science en Santé Publique, Epidémiologie, Recherche Clinique ou Biostatistique. Avoir une bonne connaissance des essais cliniques (plan d’expérience, planification). Post-Doctorant avec expérience significative souhaitable SAVOIR Avoir une connaissance de la réglementation européenne et américaine en terme d’essais clinique serait un plus. Anglais opérationnel SAVOIR-ÊTRE Vous faîtes preuve d’une grande autonomie, Vous disposez d’un bon relationnel, ainsi que d’une bonne capacité d’interaction et de communication
En savoir plus :https://icm-institute.org/fr/annonce/14343/
Profil Poste Post Doc Readisca FR.pdf
Contact :recrutement@icm-institute.org
Développement d’une démarche d’analyses statistiques de données d’un réseau pluriannuel d’expériment
Publiée le 10/01/2019 19:44.
Stage, Avignon.
Entreprise/Organisme :PSH/INRA
Niveau d'études :Master
Sujet :Développement d’une démarche d’analyses statistiques de données d’un réseau pluriannuel d’expérimentations systèmes de culture en vergers de pêchers
Date de début :mars/avril 2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :550€/mois
Secteur d'activité :Recherche scientique
Description :Contexte Dans le cadre du plan national Ecophyto, l’Unité de Recherche Inra PSH a coordonné un projet d’expérimentations de systèmes de culture innovants de pêche – nectarine visant une réduction de 50 % de l’utilisation des pesticides (projet EcoPêche). Sept sites d’essais systèmes ont été implantés de 2010 à 2013. Sur la période du projet (2013 à fin 2018), de nombreuses données qualitatives et quantitatives ont été enregistrées chaque année dans les différents sites pour caractériser les pratiques agricoles, le climat et l’état sanitaire des vergers, analyser le fonctionnement des systèmes et évaluer leurs performances agronomiques, techniques et économiques. Des synthèses annuelles par site ont déjà été réalisées. Cependant, l’exploitation des données à des échelles multisite et pluriannuelle de ces dispositifs expérimentaux soulève des questions de méthodes statistiques à utiliser du fait de l’absence de répétions des systèmes sur chaque site et de la nécessité de rechercher des liens entre des groupes de variables hétérogènes comme les pratiques agricoles, le climat, les dégâts des bioagresseurs et les performances multicritères pour caractériser la durabilité des systèmes de culture. Objectifs du stage L’objectif du travail est de proposer une démarche statistique adaptée pour exploiter au mieux les données issues de ce type de dispositifs expérimentaux. Sur cette base, l’étudiant devra réaliser des analyses de données visant à évaluer les différences de performances multicritères entre les systèmes de culture testés et à identifier les principaux facteurs explicitant les résultats des systèmes. L’activité nécessitera : Une analyse descriptive des jeux de données disponibles pour vérifier leur intégrité, La recherche de méthodes statistiques adaptées en sollicitant si nécessaire différents spécialistes en biométrie (sur Avignon, Toulouse, Grignon...) et/ou intervenant dans le cadre du réseau national DEPHY Ecophyto. La mise en œuvre de ces méthodes pour analyser les données du réseau EcoPêche (cas d’étude) La rédaction de « fiches méthodes et de script R » pour guider d’autres utilisateurs devant traiter ce type de données. Profil recherché et conditions du stage Profil souhaité : étudiant en biométrie ou élève ingénieur agronome spécialisé en statistique. Maîtrise de la programmation sous R et solides compétences en différentes méthodes d’analyses statistiques (analyses exploratoires de données, data mining, modèle linéaire généralisé, tableaux conjoints, traitement de données manquantes, etc.). Avoir un intérêt pour les approches systémiques. Bonne aptitude aux contacts personnels, bonne autonomie. L’étudiant sera basé à l’unité PSH, Inra Avignon. Quelques déplacements possibles pour des entretiens avec les responsables d’expérimentation sur les différents sites et pour rencontrer des spécialistes en biométrie. L’indemnité de stage de l’Inra est voisine de 550 €/mois. Permis de conduire souhaité.
En savoir plus :NA
2019_ Stage M2_Analyses données_Expérimentation Système.pdf
Contact :mohamed-mahmoud.memah@inra.fr
Enseignant-chercheur en Intelligence Artificielle et Imagerie
Publiée le 10/01/2019 19:44.
CDI, Toulouse.
Entreprise/Organisme :ISAE-SUPAERO
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/09/2019
Secteur d'activité :Enseignement / Recherche
Description :Le département de Mathématiques et d'Informatique de l'ISAE-SUPAERO ouvre un poste d'Enseignant-chercheur en Intelligence Artificielle et Imagerie. Les missions en enseignement portent essentiellement sur le cursus de Sciences des Données (niveau M2) et le/la titulaire sera amené(e) à prendre des responsabilités au sein de son périmètre d'expertise. Le/la titulaire rejoindra le groupe "Systèmes Décisionnels" du département et son projet de recherche contribuera aux travaux en IA. Une implication au sein de SuReLI (Supaero Reinforcement Learning Initiative https://sureli.github.io/) sera particulièrement appréciée. Les candidats sont fortement encouragés à prendre contact avec les équipes du département afin d’affiner leur projet et de préciser les thématiques et les projets d’intérêt. Date limite de réception des candidatures : 28 Février 2019 Pour complément d'information : - Emmanuel Rachelson, emmanuel.rachelson@isae-supaero.fr - Carlos Aguilar Melchor, carlos.aguilar-melchor@isae-supaero.fr
En savoir plus :https://www.isae-supaero.fr/IMG/pdf/fdp_576_-_ec_en_intelligence_artificelle_et_imagerie.pdf
fdp_576_-_ec_en_intelligence_artificelle_et_imagerie.pdf
Contact :emmanuel.rachelson@isae-supaero.fr
Etude biométrique en foetopathologie
Publiée le 09/01/2019 20:48.
Référence : Stage Statistique.
Stage, Nancy.
Entreprise/Organisme :Institut Elie Cartan
Niveau d'études :Master
Sujet :Etude biométrique en foetopathologie
Date de début :Mars 2019
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :550 euros mensuels
Secteur d'activité :Statistique, Biostatistique, Epidémiologie
Description :Les données sur lesquelles vont porter le stage proviennent de la base de données EDEN qui est issue de la première étude en France qui permette d’étudier le rôle d’un nombre important d’expositions très précoces, dès la période prénatale, sur le développement et la santé de l’enfant. Ce projet INSERM regroupe plusieurs équipes d’épidémiologie, de sciences sociales et de cliniciens. La méthodologie est celle d’une étude épidémiologique longitudinale. Des femmes enceintes sont recrutées dans deux maternités au début de leur grossesse, avant la 24ème semaine d’aménorrhée. Elles sont suivies pendant leur grossesse, puis avec leur enfant pendant 5 ans. Elles sont au nombre de 2002 pour cette cohorte. Les données nous intéressant provenant de cette base de données concernent en particulier des foetus entre 22 et 41 semaines d'aménorrhée. Nous avons également récupéré des données biométriques qui proviennent de foetus humains récupérées depuis 1996 par l’équipe de placentologie et de foetopathologie de la Maternité Régionale de Nancy. Contrairement aux fœtus de l’étude EDEN qui ont ensuite un poids de naissance, ces derniers ont été « expulsés » avant terme. Nous allons nous intéresser dans ce stage au poids fœtal, mis en relation avec l’âge du fœtus et les données morphologiques. Une partie du travail va porter sur la modélisation du poids du fœtus en fonction des semaines d’aménorrhée pour chacune des deux cohortes. Il faudra pour cela s’intéresser d’abord à des méthodes paramétriques classiques et comparer nos résultats à ceux déjà obtenus sur d’autres cohortes. Les méthodes paramétriques présentant des limites pour leur utilisation, la suite du projet sera de considérer des méthodes non paramétriques telles que des méthodes de lissage, de type noyau ou encore de type polynomiales locales qui semblent s’adapter parfaitement au contexte de l’étude. Ces études permettront de comparer les différentes courbes obtenues. D’autre part, une étude transversale pourrait être envisagée sur des mesures concernant le poids total et le poids du placenta sur les données foetales. Cela permettrait de construire un outil étiologique et d’identifier des fenêtres de variabilité afin de comprendre l’évolution de ces mesures concernant les données issues de la Maternité Régionale de Nancy.
En savoir plus :http://www.iecl.univ-lorraine.fr
Contact :sandie.ferrigno@univ-lorraine.fr
Data Scientist
Publiée le 08/01/2019 21:50.
Référence : DS/2019-01.
CDI, France.
Entreprise/Organisme :LBK Search and Partners
Niveau d'études :Master
Date de début :Des que possible ou preavis
Durée du contrat :CDI
Secteur d'activité :Biotechnologie
Description :DATA SCIENTIST - France CDI Description : Si vous êtes à la recherche d`une entreprise dynamique au sein de laquelle vous pouvez apporter votre expertise pour contribuer au développement des projets et ce, dans un esprit d`équipe solide, ce poste pourra certainement vous intéresser. Une biotech en pleine croissance sur des domaines thérapeutiques porteurs recherche actuellement un/une Data Scientist pour rejoindre l`équipe en place. En tant que Data Scientist, vous serez responsable de l`analyse, la conception et le développement des algorithmes prédictifs de la résistance aux traitements dans l`aire thérapeutique couverte. Ce poste comportera un aspect technique et scientifique à combiner habilement, ainsi que de nombreuses interactions avec des interlocuteurs variables internes et externes amenés à collaborer sur vos projets. Vos responsabilités incluront : • La mise en œuvre des méthodologies de modélisation afin d`identifier les biomarqueurs et de nouvelles cibles thérapeutiques • Le développement et l’implémentation des processus d’apprentissage utilisés en Machine Learning • Le développement des programmes en Python ou en R • L’analyse de données complexes issues de modèles précliniques et/ou d’échantillons de patients. • La construction et l’exploitation des pipelines analytiques à partir de l’analyse de données NGS. Les compétences attendues pour ce poste sont : • Bac+5/+8 en Bio-informatique, mathématique, informatique ou équivalent • Spécialisation en modélisation de systèmes complexes et expérience dans analyse de données complexes du type RNA-seq, Exom-seq, microarrays, a-CGH, Imagerie. • Maitrise environnement PostgreSQL • Expertise avec Librairie Scikit/learn & Bioconductor, Tensorflow • Solide expérience dans les langages de programmation Python et R • Aisance dans la communication à tous niveaux • Bonne maitrise de l`anglais oral et écrit Si ce poste vous intéresse et vous souhaitez envoyer votre candidature, veuillez contacter Louise Beka aux coordonnées suivantes : • Email: bekal@lbksearch.com • Ligne directe: 0044 207 993 53 76 • Portable/WhatsApp: 0044 798 395 22 57
En savoir plus :http://www.emploi.leem.org/content/data-scientist-4
LBKSearch_Data Scientist_FR.pdf
Contact :bekal@lbksearch.com
Poste Professeur 26, Optimisation ou Statistique à Avignon Université
Publiée le 07/01/2019 18:44.
Référence : PRAvignon2019.
CDI, Avignon.
Entreprise/Organisme :Avignon Université
Niveau d'études :Autre
Date de début :01/09/2019
Description :Le laboratoire de mathématiques d'Avignon souhaite en priorité recruter un professeur en optimisation appliquée afin d’enrichir le champ des applications de l’équipe d’Analyse non linéaire et Optimisation en direction des axes prioritaires de l’université. Dans le cas où le vivier ne permettrait pas un recrutement en optimisation appliquée, le laboratoire renforcera l’équipe de Statistique. C’est pourquoi le profil du poste est Optimisation appliquée ou Statistique. Le (la) candidat(e) devra posséder des thématiques appliquées et des capacités d'interactions avec les fédérations de recherche Agorantic et Tersys. En particulier, la possibilité d'interagir avec le laboratoire d'informatique d'Avignon, par exemple dans le domaine de l'intelligence artificielle, serait très appréciée. Les champs de recherche prioritaires, pour un recrutement en Optimisation appliquée, sont les suivants : · Optimisation multicritère: applications aux problèmes d’équilibre, de transport, de planification. · Optimisation et reconnaissance de formes, analyse d’images. · Optimisation numérique et applications industrielles. · Contrôle optimal appliqués à des problèmes issus de l’agro-alimentaire, à la modélisation de phénomènes sociologiques, etc. · Transport optimal et applications en urbanisme. Ces champs recouvrent les applications liées à la modélisation de systèmes complexes et à l'aide à la décision. Ils se situent ainsi au carrefour de plusieurs disciplines avec en vue la construction et le développement de nouveaux modèles et algorithmes multicritères pouvant s'appliquer notamment à l'Intelligence Artificielle comme le sont actuellement les algorithmes génétiques et du recuit simulé. Dans le cas où le vivier ne permettrait pas un recrutement en optimisation appliquée, le (la) candidat(e) devra présenter des compétences solides en statistique, avec un profil pouvant s'inscrire dans les thématiques centrales de l'équipe (statistique des processus, statistique spatiale, processus spatio-temporels et modélisation stochastique) ou en sciences des données et intelligence artificielle. Il/elle devra aussi renforcer les collaborations pluridisciplinaires de l'équipe, par exemple en travaillant avec l'INRA ou le LIA. L’enseignement se fera dans le département de mathématiques principalement en mathématiques appliquées, au sein des différents portails de licence et en master.
En savoir plus :https://math.univ-avignon.fr/
Contact :celine.lacaux@univ-avignon.fr
STAGIAIRE EN STATISTIQUES, TRAITEMENT DE DONNÉES, INFORMATIQUE
Publiée le 07/01/2019 11:09.
Stage, 2 Rue Albert Einstein.
Entreprise/Organisme :HCERES
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Sujet :consulter le lien
Date de début :2ème trimestre ou 3ème trimestre 2019
Durée du contrat :10 semaines
Rémunération :Gratification selon le niveau d'études
Secteur d'activité :Secteur public / recherche
Description :consulter le lien
En savoir plus :https://www.hceres.fr/content/download/33322/506726/file/OST_stagiaire_statistiques_2019.pdf
Contact :mathieu.goudard@hceres.fr
Stage suivi d'une thèse en Biostatique
Publiée le 31/12/2018 13:17.
Référence : Stage et Thèse en Biostatique.
Thèse, Laboratoire de Mathématiques Jean Leray et CRCINA Nantes.
Entreprise/Organisme :Ecole Centrale de Nantes - Laboratoire de mathématiques Jean Leray - CRCINA Nantes
Niveau d'études :Master
Sujet :Statistiques en grandes dimension pour les données de cellules uniques
Date de début :mars - arvil 2019
Durée du contrat :4 à 6 mois
Secteur d'activité :Statistiques - biostatistiques
Description :Stage ouvrant sur une thèse dans le domaine de la statistique en grandes dimensions appliqués aux données single-cell. Financement SIRIC ILIAD : https://www.chu-nantes.fr/cp-cancer-l-excellence-de-la-recherche-nantes-angers-reconnue-par-l-institut-national-du-cancer--71333.kjsp
En savoir plus :https://www.chu-nantes.fr/cp-cancer-l-excellence-de-la-recherche-nantes-angers-reconnue-par-l-instit
SingleCell_W_Internship_B.pdf
Contact :bertrand.michel@ec-nantes.fr
Stage en statistiques des champs de précipitations extrêmes en contexte de changement climatique
Publiée le 26/12/2018 13:23.
Stage, HydroSciences Montpellier.
Entreprise/Organisme :CNRS
Niveau d'études :Master
Sujet :Typologie des champs d'événements extrêmes : application aux précipitations de la région méditerranéenne en contexte de changement climatique
Date de début :démarrage en mars 2019
Durée du contrat :Environ 6 mois
Rémunération :gratifications standards (environ 560 euros / mois)
Description :L'étude des champs d'événements extrêmes de processus hydro-météorologiques est une composante essentielle dans la compréhension des risques naturels. En région méditerranéenne, des épisodes de précipitations intenses peuvent entraîner des crues éclair, le risque naturel le plus destructeur de la région. Des travaux récents portant sur l'étude de l'évolution des intensités de ces épisodes en contexte de changement climatique ont montré des tendances à la hausse dans le sud de l'Europe (Tramblay & Somot, 2018). Cependant, il est aussi crucial de s'intéresser non seulement aux intensités mais aux motifs spatiaux, i.e. comment les précipitations s'aggrègent dans l'espace. Ceux-ci sont liés aux structures de dépendance des champs de précipitations extrêmes. À notre connaissance, seules des études portant sur l'évolution des motifs spatiaux des champs de maxima de profondeurs de neiges à l'aide d'approches paramétriques ont été menées (Nicolet et al. 2016, Nicolet et al. 2018). Nous proposons une approche suivant un angle complètement différent pour étudier l'évolution des motifs spatiaux des événements extrêmes. Il s'agit d'identifier et/ou de développer des descripteurs de la structure de dépendance des champs d'événements extrêmes qui ne s'appuient pas sur des modèles paramétriques, e.g. Erhardt & Smith (2012). Une typologie de motifs spatiaux pourra être dérivée en appliquant des approches de classification non-supervisée aux descripteurs. Cette typologie pourra ensuite servir à étudier comment les motifs spatiaux évoluent en fonction des scénarios de changement climatique. Les simulations historiques et futures des modèles régionaux Euro-Cordex à 12km de résolution spatiale seront employées à cette fin.
En savoir plus :http://www.hydrosciences.org/?lang=fr
sujet_stage_M2_2019.pdf
Contact :julie.carreau@umontpellier.fr
Biostatisticien H/F
Publiée le 23/12/2018 11:32.
Référence : BSPSP20181221.
CDD, Bordeaux.
Entreprise/Organisme :CHU de Bordeaux
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :3,5 mois
Secteur d'activité :Recherche clinique
Description :Le CHU de Bordeaux recrute son biostatisticien H/F. Structure L’Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche Clinique et Epidémiologique du CHU de Bordeaux (USMR) est la plate-forme épidémiologique, biostatistique et informatique (Service d’Information Médicale, Pôle de Santé Publique) du CHU de Bordeaux. L’USMR travaille en étroite collaboration avec les investigateurs des projets et la Direction de la Recherche Clinique et de l’Innovation du CHU pour les études de recherche clinique ou épidémiologique dont le CHU de Bordeaux est promoteur ou susceptible de le devenir. Description du poste Le biostatisticien intervient sur un ensemble de projets dont il a la responsabilité des aspects statistiques, de la conception de la recherche à sa valorisation, en conformité avec les standards de qualité internationaux : - conception : réflexion sur les choix méthodologiques incluant une recherche bibliographique spécifique au projet si nécessaire, estimation de la taille d’étude, participation à la rédaction du protocole, - mise en place et planification : élaboration et implémentation de la liste de randomisation, relecture du cahier d’observation, participation à la mise en place du circuit des données, - suivi : suivi du déroulement méthodologique de la recherche, rédaction du plan d’analyse statistique, participation aux comités de la recherche (conseil scientifique et comité indépendant de surveillance), - analyse et valorisation : réalisation des analyses statistiques des données (intermédiaires, finales et complémentaires) conformément au plan d’analyse statistique, rédaction du rapport d’analyse statistique, interprétation statistique et discussion des résultats avec le méthodologiste et l’investigateur, participation à la valorisation scientifique des résultats (résumés, posters et articles). Le biostatisticien participe également à des activités transversales : développement d’innovations méthodologiques, veille bibliographique, enseignement de la méthodologie de la recherche clinique et épidémiologique, rédaction et révision des documents qualité, participation à des groupes de travail transversaux, encadrement de stages d’étudiants en formation biostatistique et des internes de santé publique, réalisation d’expertises de projets soumis aux différents appels d’offre du ministère de la santé, etc. COMPETENCES REQUISES TECHNIQUES : - maîtrise de la méthodologie et des techniques statistiques dédiées à la recherche clinique, - maîtrise des logiciels statistiques : SAS (préférentiellement), Stata, R, - notions théoriques de bases de données, - aptitude à la rédaction scientifique, - connaissance de la réglementation applicable aux données informatiques, - anglais lu, écrit, parlé, ORGANISATIONNELLES : - rigueur et organisation, RELATIONNELLES : - esprit d’équipe et d’initiative, - bon sens relationnel PERSONNE A CONTACTER – TÉLÉPHONE : Mme GUNSTER Gwendoline – 05 57 57 11 29 gwendoline.gunster@u-bordeaux.fr DATE LIMITE DE DÉPÔT DE CANDIDATURES : 31/01/2019, 17 heures délai de rigueur. CANDIDATURE (CV + lettre de motivation) À ENVOYER A : rh-recherche.clinique@chu-bordeaux.fr et gwendoline.gunster@u-bordeaux.fr
En savoir plus :jean-claude.compan@chu-bordeaux.fr
Contact :jean-claude.compan@chu-bordeaux.fr

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