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Automatized creation of lexicon of ideas in Aristotle's Politics by mixing statistical and historica
Publiée le 12/10/2022 14:40.
Postdoc, Nancy.
Entreprise/Organisme :Inria
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :au plus tard, janvier 2023
Durée du contrat :1 an renouvelable 1 an
Rémunération :2700 brut par mois
Secteur d'activité :recherche académique
Description :With the help of the PASTA team (Inria) and the Archimède team (Université Strasbourg & Université de Haute-Aslace), the recruited person will be taken to test several techniques of factor analysis and text classification in collaboration with historian to create a lexicon of ideas, with a view toward automatization through reinforcement learning techniques. For a better knowledge of the proposed research subject : A state of the art, bibliography and scientific references are available at the following URL, do not hesitate to log in: https://www.inria.fr/fr/apollon
En savoir plus :https://jobs.inria.fr/public/classic/en/offres/2022-05267
Contact :antoine.lejay@inria.fr
Post-doc : Plan de sondage pour le recueil et la spatialisation des données d'activités de pêche
Publiée le 11/10/2022 22:10.
Postdoc, Nantes.
Entreprise/Organisme :Nantes Université, Laboratoire de Mathématiques Jean Leray (LMJL) et LETG
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Janvier 2023
Durée du contrat :18 mois
Secteur d'activité :statistique, théorie des sondages, spatialisation des activités de pêche
Description :Dans le cadre du projet IMPT 2022 SPLAsh (pour "Sampling PLAn for fiSHeries"), nous recrutons un post-doctorant pour 18 mois à partir de janvier 2023 (date de début à discuter). Ce projet s’inscrit dans le cadre scientifique des travaux de recherche en statistique menés au sein du GIS VALPENA (éVALuation des pratiques de PEches au regard des Nouvelles Activités). Depuis 2014, le GIS VALPENA formalise un partenariat entre les scientifiques de Nantes Université (LETG-Nantes UMR 6554 CNRS et LMJL UMR 6629 CNRS) et les représentants des pêcheurs professionnels français afin d’améliorer les connaissances relatives à la spatialisation des activités de pêche. Ce dispositif propose une méthodologie originale de collecte et de traitement de données inédites de répartition des activités de pêche pour répondre aux enjeux de la planification spatiale marine (Trouillet et al., 2019). Les données sont collectées chaque année par les observatoires régionaux portés par les comités des pêches auprès des patrons-pêcheurs, sous forme d’entretiens semi-directifs individuels, afin de reconstituer leur activité de l’année précédente. Sur la base d’un référentiel spatial interopérable, les mailles ayant fait l’objet d’une action de pêche sont renseignées pour chaque mois de l’année, en précisant les engins utilisés et les espèces ciblées. Au lancement de chacun des observatoires, deux années d’enquêtes à visée exhaustive sont réalisées, puis se succèdent des cycles de trois ans constitués de deux années d’enquêtes selon un plan d’échantillonnage (PE) et d’une année d’enquêtes avec un recueil exhaustif. La personne recrutée aura pour mission principale de réaliser un état des lieux des limites du plan d’échantillonnage actuel pour l’analyse spatiale des activités de pêche et de mener une réflexion approfondie sur les possibles améliorations méthodologiques.
En savoir plus :NA
Offre Post doc SPLAsh Nantes.pdf
Contact :lise.bellanger@univ-nantes.fr
Stage en analyse spatiale
Publiée le 11/10/2022 22:10.
Référence : Stage spatial OR2S.
Stage, Rouen.
Entreprise/Organisme :OR2S
Niveau d'études :Master
Date de début :à partir de janvier 2023
Durée du contrat :6 mois
Description :Présentation de la structure L’observatoire régional de la santé et du social (OR2S) est un organisme œuvrant dans la santé et le social. Avec 40 ans d’expérience dans ses domaines de compétence, l’OR2S travaille en partenariat avec des organismes à vocations nationale, régionale et locale, qu’ils soient publics ou privés : ARS, conseils régionaux, Dreets, conseils départementaux, Dreal, Sgar/préfectures, rectorats, Éducation nationale, universités, Cnaf, Cnam, CCMSA, Carsat, Inserm (CépiDc), HCSP, Santé publique France - Cire, INCa, Ministères, DGS, Drees, DGOS, DGCS, Atih, Datar, Insee… Les missions de l’OR2S s'inscrivent dans l'amélioration de la connaissance de la population dans le domaine sanitaire et social au plan régional et infra-régional des régions Hauts-de-France et Normandie (www.or2s.fr). Missions Pour une partie de son activité, l’OR2S rassemble et analyse les données existantes détenues par les différents organismes sanitaires et sociaux, calcule une multitude d’indicateurs déclinés temporellement sur de nombreux zonages géographiques, et en effectue l’analyse. Un des projets en cours consiste en la réalisation d’un état des lieux des inégalités territoriales environnementales, sanitaires et sociales, sur la région des Hauts-de-France. Les objectifs de cette analyse sont d’une part d’identifier les « points noirs » sur le territoire afin de pouvoir mettre en place des actions de lutte contre les inégalités, et d’autre part d’étudier une potentielle corrélation entre la situation environnementale et les caractéristiques socio-sanitaires. Pour ce faire, un plan d’analyse a été proposé, intégrant dans un premier temps une description des données environnementales, sanitaires et sociales sur la région. Dans un second temps des calculs de scores d’exposition, seront réalisés. Enfin, des méthodes d’analyse statistique spatiale seront à mener à bien. L’objet du stage proposé sera de contribuer à compléter, adapter et mettre en œuvre ce plan d’analyse. En outre, les activités du stagiaire seront les suivantes : • Réflexion sur les méthodes appropriées aux données disponibles ; • Réalisation des analyses (R ou Python) ; • Rédaction de documents de synthèse. Profil o Niveau master/ingénieur en statistiques o Bonne maitrise de R et/ou de Python o Connaissances en analyse spatiale o À l’aise avec les représentations cartographiques de données o Très rigoureux(se) et sens de l’organisation o Autonome o Approche critique des données o Appétence pour la vulgarisation des résultats Type de contrat : stage de 4 mois minimum
En savoir plus :www.or2s.fr
OR2S_StageAnalyseSpatiale_Octobre2022.pdf
Contact :manon.pruvost-couvreur@or2s.fr
Exploration d’une approche hologénomique dans les évaluations génétiques
Publiée le 11/10/2022 16:52.
Stage, Domaine de Vilvert, 78352 Jouy en Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Master
Sujet :Exploration d’une approche hologénomique pour prendre en compte le microbiote de l’hôte dans les évaluations génétiques
Date de début :01/02/2023
Durée du contrat :6 mois
Description :Les animaux et leur microbiote forment un organisme composite, appelé holobionte, qui peut être considéré comme l'unité ultime sur laquelle agissent l'évolution et la sélection [1]. Les gènes de l'hôte et l'environnement influent sur la colonisation, le développement et le fonctionnement des divers microbiotes, qui en retour contribuent à façonner les phénotypes de l'hôte. De plus le microbiote est également transmis de la mère au descendant (par exemple, lors de la mise-bas, de l’allaitement et des soins maternels chez les mammifères), ce dernier participe ainsi à la transmission non-génétique des phénotypes [2]. Un enjeu majeur pour la sélection animale est donc le développement des approches hologénomiques intégratives capables d’analyser conjointement les ensembles de données génomiques de l'hôte et de son microbiote, ainsi que les phénotypes et les paramètres environnementaux dans lesquels évoluent les holobiontes. De telles méthodes sont prometteuses pour apporter une amélioration de la précision de prédiction et la compréhension des caractères impliqués dans l'adaptation des animaux aux systèmes de production agroécologique chez différentes espèces d'intérêt agronomique. Cependant, il reste encore plusieurs questions qui doivent être étudiées pour évaluer et identifier les méthodes les plus appropriées à utiliser pour tenir compte des particularités des données de microbiote (comptages compositionnels, inflation en valeurs nulles). Dans ce cadre, nous recherchons un·e étudiant·e de Master 2 en bioinformatique/biostatistique qui aura pour mission : (1) le développement d’un cadre de simulations appropriées basée sur données hologénomiques réelles (données appariées de microbiote 16S et génomiques) publiquement disponibles et l’approche proposée par Pérez-Enciso et al. [3] (https://github.com/miguelperezenciso/simubiome); (2) l’identification et l’implémentation de diverses stratégies de construction de matrices de similarité basées sur les données de microbiote (e.g., produits croisés, distances basées sur la phylogénétique telles que UniFrac, modèle Poisson-log Normal [4]) ; (3) une comparaison systématique de l’efficacité de ces stratégies dans divers scenarios (héritabilité, taille de population d’apprentissage, variabilité du microbiote, …). Ce projet de stage pourra être poursuivi en thèse (financement déjà acquis). Connaissances et aptitudes recherchées chez le/la stagiaire : Un goût pour la modélisation de données biologiques et de bonnes aptitudes de programmation en R. Le stage se déroulera dans un environnement de recherche. [1] Theis, K.R. et al. (2016) Getting the Hologenome Concept Right: an Eco-Evolutionary Framework for Hosts and Their Microbiomes. mSystems 1, e00028-16. https://doi.org/10.1128/mSystems.00028-16 [2] David, I. & Ricard, A. (2019) A Unified Model for Inclusive Inheritance in Livestock Species. Genetics, 212 (4), 1075-1099. [3] Pérez-Enciso, M., et al. (2021) Opportunities and limits of combining microbiome and genome data for complex trait prediction. Genet. Sel. Evol. 53, 65. https://doi.org/10.1186/s12711-021-00658-7 [4] Chiquet, J. et al. (2021) The Poisson-Lognormal model as a versatile framework for the joint analysis of species abundances. Front. Ecol. Evol. https://doi.org/10.3389/fevo.2021.588292
En savoir plus :https://www6.jouy.inrae.fr/gabi
Stage_2023_GABI-GenPhySE_Rau-David-Mariadassou_hologenomique-evaluation-genetique (002).pdf
Contact :andrea.rau@inrae.fr
Data Scientist
Publiée le 11/10/2022 16:52.
CDD, IRMES, INSEP, 11 Avenue du Tremblay, Paris 75012,.
Entreprise/Organisme :Institut de Recherche Biomédicale et d'Epidémiologie du Sport (IRMES), INSEP
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Dès que possible
Description :L’Institut de Recherche bioMédicale et d’Epidémiologie du sport (IRMES), sous l’égide du Pole Performance de l’Institut National du Sport de l’Expertise et de la Performance (INSEP) a mis en place un projet d’accompagnement scientifique des sportives de haut niveau en préparation pour le Jeux Olympiques et Paralympiques nommée Empow’Her. Le but du projet est d’identifier les réponses à la charge d’entrainement en fonction des fluctuations hormonales des athlètes. Pour cela, des données journalières issues des objets connectés ainsi que des données subjectives sont analysées pour déterminer les profils des athlètes et l’influence du cycle menstruel sur leur performance. Nous recherchons un.e data scientist auto-entreprenuer (freelance) pour nous aider dans une mission spécifique (qui pourrait éventuellement évoluer vers des missions plus ambitieuses pour les JOP 2024). Le but de cette mission est de créer un modèle capable de synthétiser dans une équation l’ensemble de variations subjectives et objectives perçues par l’athlète au cours du cycle menstruel. Il faudra pour cela étudier et comprendre les variations de chaque indicateur selon les phases du cycle de chaque athlète. Ces paramètres présentent une grande variabilité dans leur nature (évaluation des données de forme/sommeil, données secondes par secondes de puissance ou de fréquence cardiaque). La création de ce modèle nécessite à la fois la capacité de gestion des données manquantes et de travail avec des données peu nombreuses, et également la manipulation de plus gros volumes de données (données d’entraînement échantillonnée à 1hz). Une expertise statistique transversale est aussi fondamentale.
En savoir plus :https://www.linkedin.com/company/empow-her/
Fiche de poste - data scientist.pdf
Contact :tom.chassard@insep.fr
Postes d'Enseignants-Chercheurs (MCF ou PU) en Mathématiques Appliquées, Statistique ou IA
Publiée le 09/10/2022 21:09.
CDI, Casablanca, Maroc.
Entreprise/Organisme :Ecole Centrale de Casablanca, Groupe des Ecoles Centrales (GEC)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Fin décembre 2022 ou début 2023
Rémunération :Selon ancienneté et expériences
Secteur d'activité :Enseignement et Recherche
Description :L’École Centrale de Casablanca est une École de formation d’ingénieur d’excellence au Maroc qui a été créée en 2013 par le royaume du Maroc en partenariat avec la France. Ouverte en 2015, elle forme en 3 ans des ingénieurs généralistes polyvalents destinés à être de futurs cadres et leaders du royaume et du continent Africain. Sa formation, très proche de celle de CentraleSupelec, débouche sur la délivrance d’un diplôme d’ingénieur centralien reconnu par la France et le Maroc. L’École Centrale Casablanca est une école centrale de plein exercice, accréditée par la CTI et le ministère marocain. Elle développe sa formation (initiale et continue), sa recherche, et ses relations au monde économique, en toute autonomie et en tirant profit de son appartenance à un groupe mondial centralien de 8 écoles et 10 campus sur 3 continents (France, Chine, Maroc, Inde).
En savoir plus :http://www.centrale-casablanca.ma/fr/
Fiche de poste EC Décembre 2022.pdf
Contact :jean-yves.dauxois@centrale-casablanca.ma
CDI - Data Scientist sénior F/H
Publiée le 09/10/2022 21:09.
Référence : DATASCSENMM.
CDI, Levallois-Perret.
Entreprise/Organisme :MÉDIAMÉTRIE
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :Indéterminé
Rémunération :En fonction du profil
Secteur d'activité :Médias
Description :Votre futur environnement de travail : La Direction Data Science, composée de plus de 30 collaborateurs, intervient dans l'élaboration des études dès l'amont par la conception et la définition des méthodologies les plus adaptées et en aval par le traitement et l'analyse des données. Afin de renforcer nos équipes, nous recherchons, dès à présent, en CDI, un(e) : Data scientist Senior F/H Les dispositifs de mesure d'audience reposent sur des panels ou des échantillons renouvelés, et combinent différents modes de recueil (déclaratif, automatique, CATI, CAWI). Au regard des enjeux à venir des mesures d'audience, et face aux difficultés croissantes de joignabilité, des évolutions méthodologiques sont à l'étude (multimode, pseudo-pénalisation). Le poste à pourvoir permet d'intervenir sur l'ensemble des dispositifs de mesure dans toutes leurs dimensions, de la méthodologie de recueil au traitement et à l'analyse des données. Vos missions consistent à : - Assurer le traitement des données (pré-traitement, redressement, traitement des valeurs manquantes) et l'analyse des résultats ; - Identifier et préconiser des pistes d'évolution des dispositifs de mesure et participer à la mise en œuvre des tests méthodologiques ; - Assurer le conseil aux équipes métier/marketing dans la compréhension et l'analyse des résultats ; - Assurer une veille méthodologique et scientifique et représenter Médiamétrie dans des colloques et congrès scientifiques ; Vous intégrez un poste ouvert en termes de contacts, puisque vous travaillez en collaboration avec différentes équipes au sein de la Direction Data Science et de Médiamétrie, et dans lequel vous valorisez vos qualités d'analyse. Profil recherché Notre candidat(e) idéal(e): - Formation supérieure en Statistique/Mathématiques appliquées ; - Compétences requises : efficacité, rigueur, autonomie, curiosité ; capacité d'analyse et esprit de synthèse, capacité de vulgarisation et compétences rédactionnelles ; - Connaissances sur les techniques de recueil et les méthodologies d'enquête ; - A l'aise en anglais afin d'effectuer des missions de veille méthodologique ; Outils & Langages : SAS, R Et pour le reste : surprenez-nous par vos qualités ! Pour la suite ? Votre profil correspond à notre recherche ? Vous serez alors contacté(e) par notre équipe recrutement qui vous indiquera les prochaines étapes à nos côtés ! Vous rejoignez l'aventure ? Nous vous attendons et nous vous réservons un agréable accueil. Un parcours d'intégration vous permettra d'appréhender votre nouvel environnement et vous serez convié(e) à des modules d'accueil en ligne. Votre manager et votre équipe vous accompagneront dans la prise en main des outils et la rencontre avec vos différents interlocuteurs. Rejoindre Médiamétrie c'est aussi : - Evoluer dans un environnement innovant grâce aux développements de nos technologies, à notre incubateur d'idées et à nos nombreux projets ; - Travailler dans une ambiance dynamique et bienveillante ; - Bénéficier d'opportunités d'évolutions et de formation comme le témoignent nos collaborateurs ; - Participer à des moments culturels et conviviaux en particulier avec nos Amphis et évènements internes ; - Ou encore plein d'autres avantages : 6 semaines de congés payés, 11 jours de RTT, une part variable, des tickets restaurants. Poste basé à Levallois-Perret. Si l'offre vous a séduit(e), n'attendez plus et postulez ! Information complémentaires Expérience: > 3 ans Niveau d'étude : Bac +5 / Master
En savoir plus :https://www.mediametrie.fr/fr/cdi-data-scientist-senior-fh
Annonce Data scientist sénior DDS.pdf
Contact :aamorin@mediametrie.fr
Biostatisticien H/F -Bureau de Biostatistique et d’Epidémiologie (BBE)
Publiée le 09/10/2022 21:09.
Référence : BBE-RecrutStat2022.
CDD, Villejuif, 94.
Entreprise/Organisme :Gustave Roussy, premier centre de lutte contre le cancer en Europe.
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :1 an
Secteur d'activité :Santé
Description :Rattachement Le Bureau de Biostatistique et d’Épidémiologie conçoit et analyse de nombreux essais internationaux de phase I à phase III, des études observationnelles et des méta-analyses. Missions Dans le cadre des activités du Bureau de Biostatistique et d’Épidémiologie (BBE), et sous la responsabilité du chef du Bureau :   / Prendre en charge des études de recherche clinique en oncologie Conception des essais cliniques de phase I-III : calcul de la taille de l'échantillon, rédaction de la méthodologie des protocoles avec discussion sur le design de l’étude Suivi d’essais gérés par le bureau en collaboration avec les cliniciens et les data managers Rédaction du plan d’analyse statistique, réalisation des analyses statistiques Rédaction des rapports d’analyses statistiques Développement et validation de modèles pronostiques et prédictifs pour l'évaluation des biomarqueurs Rédaction d’articles, de résumés, et de communications scientifiques / Type d’études concernées  Essais cliniques de phase 1, phase 2 ou phase 3, nationaux ou internationaux Etudes observationnelles d’évaluation thérapeutique Etudes pronostiques, diagnostiques Méta-analyses Le(La) biostatisticien(ne) peut également participer à des évaluations en économie de la santé, à des projets de recherche translationnelle, être impliqué(e) dans les questions méthodologiques et participer aux différents groupes de travail au sein de l’équipe. L'activité de recherche s’exerce au sein d'une équipe INSERM - Université Paris-Saclay (équipe Oncostat du Centre d'épidémiologie et de santé des populations - CESP, Villejuif). Formation Ecole d’ingénieur (ENSAI, ENSAE, …) ou M2 en statistique / data science, ou une thèse de Biostatistique / Santé publique / Mathématiques appliquées / Recherche clinique / Epidémiologie Une expérience professionnelle en biostatistique, recherche clinique ou en épidémiologie sera un atout Aptitudes Connaissance des bonnes pratiques statistiques et de la méthodologie des essais cliniques (ICH) Haut niveau de programmation avec des logiciels statistiques tels que SAS® ou R Niveau d’anglais à l’écrit et à l’oral permettant de travailler dans un contexte international Au-delà de vos compétences en statistique, vous êtes reconnu(e) pour votre rigueur, votre autonomie et vos qualités relationnelles.
En savoir plus :NA
Annonce Externe BIostat BBE CDD 2022.pdf
Contact :nadege.munier@gustaveroussy.fr
Poste de Premier.e-assistant.e en Statistique appliqué au Sport à l'UNIL
Publiée le 09/10/2022 21:09.
CDD, Université de Lausanne.
Entreprise/Organisme :Institut des Sciences du Sport, Université de Lausanne
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01.02.2023
Durée du contrat :maximum 5 ans
Rémunération :Selon la grille salariale de l'UNIL
Secteur d'activité :Statistique en sciences du sport
Description :Le.la candidat.e retenu.e doit diriger des exercices de statistique au niveau du bachelor et du master; il est appelé à jouer un rôle important dans la consultation statistique au sein de l'Institut des sciences du sport. La moitié du temps de travail est consacrée à son travail de recherche personnel.
En savoir plus :https://www.unil.ch/carrieres/fr/home/menuinst/emplois.html
Poste_statistique.pdf
Contact :fabienne.crettazvonroten@unil.ch
INGENIEUR-E DATA - DATAOPS F/H
Publiée le 28/09/2022 11:56.
Référence : 2022-1746.
CDI, Champs-sur-Marne (77) ou Grenoble (38).
Entreprise/Organisme :Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB)
Niveau d'études :Master
Date de début :Immédiat
Description :CONTEXTE ET MISSIONS : Le département « Qualité des Environnements Intérieurs » est engagée depuis plus de 20 ans dans l’étude des expositions de la population aux pollutions et nuisances dans les bâtiments afin d’identifier les leviers pour réduire ces expositions, pour des bâtiments sains et confortables. La qualité sanitaire et le confort des bâtiments sont aujourd’hui au cœur des attentes sociétales et des enjeux globaux de transition écologique. Le département mène différents projets pour structurer les données et services dans le cadre de : 1. La mise en place d’un centre de ressources pour accompagner le déploiement de la méthode d’évaluation de la performance globale « énergie-santé-confort » des bâtiments rénovés : fourniture de services en ligne et stockage et capitalisation des données (programme PROFEEL) ; 2. La mise en place de la plateforme nationale de référence des données de qualité de l’air intérieur associée à l’Observatoire de la qualité de l’air intérieur (OQAI) : www.oqai.fr ; 3. La base de collecte des données de la surveillance réglementaire de la qualité de l’air intérieur dans les établissements recevant du public ; 4. Les travaux de recherches et études du département, et plus généralement du CSTB sur la thématique des données de confort et santé dans les bâtiments. VOS PRINCIPALES MISSIONS : - Concevoir et développer des services de collecte et de traitement de données (en batch et en ligne). - Concevoir et mettre en œuvre de l'architecture technique supportant ces nouveaux services : Maintenir des flux de données robustes ; Faire les choix d’architecture en anticipant les besoins du projet ; Mettre en place de l'intégration continue et de la qualité des plateformes (programme PROFEEL, OQAI). - Industrialiser et automatiser les process Data avec une approche CI/CD permettant de valider la qualité de code et d’assurer des déploiements simplifiés : Assurer la qualité des flux de données ; Intégrer des outils de traitement, d'analyse et de gouvernance des données. - Promouvoir la démarche « DataOps » et la mise en œuvre et l’amélioration continue des processus et outils CI / CD en participant au développement. - Mettre à disposition des données en open data et leur interopérabilité. - Collecter des données en open data, la transformer et l’alimenter en bases de données utiles pour les travaux du département. - Participer à la rédaction des propositions d’études et réponses aux appels à projet qui incluent un volet data. - Participer à la veille technologique et à la diffusion des connaissances. PROFIL RECHERCHE : De formation supérieure en informatique (Master minimum), avec un fort accent sur la data. Vous disposez de connaissances approfondies des systèmes de gestion de bases de données et d’architecture d’applications data. Vous justifiez d’au moins 6 ans d’expérience sur des missions comparables. Maitrise de Docker, Docker Compose, Python, SQL, git et gitlab-ci et de framework d’orchestration de pipelines comme airflow, dagster ou luigi. Maitrise du déploiement de conteneurs et des processus de CI/CD associés. Excellente connaissance des principes DevOps et expérience en environnement industrialisé. Goût pour les projets de recherche et d'innovation, curiosité pour le domaine technique. Qualités rédactionnelles et relationnelles. Aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire et capacité à transmettre (rôle d'expertise pour le reste de l'équipe). Rigueur, autonomie, agilité, réactivité et adaptation. Maîtrise de l’anglais écrit et parlé.
En savoir plus :https://talents.cstb.fr/
2022-1746 INGENIEUR-E DATA - DATAOPS.pdf
Contact :joris.stotzer@cstb.fr
Chercheur·e en modélisation de la dynamique des populations pour la gestion intégrée des ravageurs
Publiée le 23/09/2022 11:44.
Référence : Poste 5767.
CDI, Montpellier, puis affectation en Afrique de l'Ouest.
Entreprise/Organisme :CIRAD
Niveau d'études :Master
Date de début :02/01/2023
Rémunération :27-237 k€
Secteur d'activité :Recherche agronomique
Description :Un poste de chercheur·e en modélisation de la dynamique des populations pour la gestion intégrée des ravageurs est ouvert au CIRAD (UPR AIDA, Agroécologie et Intensification Durable des cultures Annuelles). Nous recherchons un profil ayant une double compétence en écologie (ou entomologie) et en modélisation, pour contribuer au développement de nouvelles voies de gestion des ravageurs et alimenter la conception de systèmes agroécologiques. Le profil de poste est disponible ici : https://recrutement.cirad.fr/offre-de-emploi/emploi-chercheur-e-en-modelisation-de-la-dynamique-des-populations-pour-la-gestion-integree-des-ravageurs_5767.aspx Date limite de candidature : le 7 novembre 2022.
En savoir plus :https://recrutement.cirad.fr/
Contact :brevault@cirad.fr
Application of causal inference methods to time to event analyses
Publiée le 22/09/2022 13:33.
Thèse, Chilly-Mazarin (91).
Entreprise/Organisme :Sanofi/INRIA
Niveau d'études :Master
Sujet :PhD position opening (”thèse CIFRE”) to work on causal inference, in the context of time to event/survival analysis under the direction of Dr Julie Josse, INRIA, and jointly with Dr Bernard Sebastien from the ‘Data, Data Science’ department of Sanofi R&D, France.
Date de début :As soon as possible (November/December 2022)
Durée du contrat :3 years
Description :The project will include applications of causal inference to observational studies. The following aspects will be studied: • influence of missing data and censoring • identification of heterogeneous treatment effects • identification of optimal policies (Dynamic Treatment Regime) • change in distributions (transportability methods) The methodological work could be complemented by the development of a dedicated R package. Applicants should have strong knowledge in Statistics or Machine Learning and experience in R is required
En savoir plus :-
PhD position opening.pdf
Contact :bernard.sebastien@sanofi.com
INGENIEUR-E DATA SCIENTIST JUNIOR F/H
Publiée le 22/09/2022 11:13.
Référence : 2022-1865.
CDD, Champs-sur-Marne (77).
Entreprise/Organisme :Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB)
Niveau d'études :Master
Date de début :Immédiat
Durée du contrat :12 mois
Secteur d'activité :Data Science ; Qualité des Environnements Intérieurs
Description :CONTEXTE ET MISSIONS : La Direction Santé Confort du CSTB recherche un(e) Ingénieur(e) Data Scientist Junior dans le cadre d'un CDD d'une durée de 12 mois sur notre site de Champs-sur-Marne (77). Le poste consiste à conduire les analyses statistiques dans le cadre de la Campagne Nationale Logements 2 et d'autres projets de recherche et d'expertise du département (QUARTET, expertises Atlantic, projets de recherche CSTB Data & Indices). Vos missions incluent : - La validation des données collectées lors de la campagne à grande échelle et leur préparation pour les analyses statistiques (mise en œuvre de stratégies d’imputation des données manquantes, gestion de données censurées). - La mise en œuvre du traitement statistique : > Méthodes d’enquêtes et de sondage (redressement). > Méthodes de classification (analyses discriminantes et arbres). > Modélisation (régression linéaire, logistique, modèles multiniveaux, panel et variabilité temporelle). - La rédaction des rapports d’études et des publications scientifiques associés, la contribution à tout support écrit de valorisation. - La mise à disposition des données en open access. PROFIL RECHERCHE : Vous êtes titulaire d'un diplôme de niveau BAC+5 minimum, type Master en Statistiques ou en informatique orienté Data Science. Vous disposez d'une expérience d'au moins 2 ans sur un poste similaire. La maîtrise des logiciels SAS et R et du langage de programmation Python est indispensable. La connaissance de la théorie des sondages serait un plus. Qualités rédactionnelles et relationnelles et aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire. Rigueur, autonomie, agilité et adaptation. Maîtrise de l’anglais écrit et parlé.
En savoir plus :talents.cstb.fr
2022-1865 INGENIEUR-E DATA SCIENTIST JUNIOR.pdf
Contact :joris.stotzer@cstb.fr
Postdoctoral Position in Epidemiology or Biostatistics in Paris.
Publiée le 22/09/2022 11:13.
Postdoc, Institut Pasteur, Paris.
Entreprise/Organisme :National Institut of Health and Medical research (Inserm)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :From January 2023
Durée du contrat :36 months
Rémunération :Based on education and experience
Secteur d'activité :Epidemiology, biostatistics
Description :The global aim of the project, funded by the French Ministry of Solidarity and Health, is to study the impact and medico-economic consequences at 12 months of the covid-19 pandemic on sepsis and lower respiratory infections in patients hospitalized in France at a national level using data from French health databases (SNDS).
En savoir plus :https://research.pasteur.fr/fr/member/laurence-watier/
Postdoctoral Position REPSICO 20220921.pdf
Contact :laurence.watier@inserm.fr
Intelligence artificielle et Génomique
Publiée le 19/09/2022 16:34.
Stage, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Centre Recherche INRAE
Niveau d'études :Master
Sujet :Intelligence artificielle et Génomique
Date de début :01/01/2023
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Indémnité stage
Description :Intelligence artificielle et Génomique L'utilisation de génomes complets est un outil particulièrement important pour la compréhension des organismes vivants, notamment pour la médecine (maladies génétiques / cancers) ou l'agronomie (amélioration génétique). Les nouvelles de techniques de séquençages, produisant notamment des lectures longues de bonne qualité, rendent l'assemblage de génomes complets à la portée de tous. Cependant, lors de l'assemblage de génomes, des erreurs se produisent souvent. Dans ce contexte, l'intelligence artificielle, et notamment le deep learning, sont en plein boom et révolutionnent la science comme en médecine avec AlphaFold pour la prédiction de structures de protéines 3D. Ici, le deep learning permettra d'identifier les erreur d'assemblage afin de corriger l'assemblage de génomes. Le stage se basera sur des résultats préliminaires très encourageants montrant le grand intérêt du deep learning. Dans le cadre de ce stage, le candidat aura en charge de : Évaluer un prototype de classificateur basé sur un réseau de neurones conçu par les encadrants. Proposer et implémenter des modifications dans la génération d'exemples négatifs et positifs. Optimiser le réseau de neurones. Profil Diplôme requis: Master/Ingénieur (Bac + 5) Formation: informatique, statistique, ou bio-informatique Connaissances: Bases de programmation (python) Bases de deep-learning (Keras, Tensorflow) Bases en génomique Utilisation de Linux Maîtrise de l'Anglais écrit Accueil Lieu d'accueil: INRAE Occitanie, MIAT, Castanet-Tolosan Type de contrat: Stage Durée du contrat: 6 mois Début souhaité: début 2023 Rémunération: gratification Modalités pour postuler: envoyer CV et lettre de motivation à raphael.mourad@univ-tlse3.fr et matthias.zytnicki@inrae.fr Candidature Procédure : envoyer CV et lettre de motivation Date limite : 14 novembre 2022 Contacts Raphaël Mourad, Matthias Zytnicki raphael.mourad@univ-tlse3.fr
En savoir plus :https://www.sfbi.fr/emplois/offre/202209071120-stage-assemblages-de-genomes-et-intelligence-artifici
Contact :raphael.mourad@univ-tlse3.fr

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