Consulter les offres d’emploi

Development of R Shiny applications
Publiée le 08/11/2018 20:21.
Référence : SANOFI R&D Loïc Darchy.
Stage, Chilly Mazarin (91).
Entreprise/Organisme :SANOFI R&D
Niveau d'études :Master
Sujet :Development of R Shiny applications from R packages or R codes that were developed internally at Sanofi in order to promote the use of adaptive population enrichment designs in clinical trials.
Date de début :février-avril 2019
Durée du contrat :3-4 mois
Rémunération :attrayante
Secteur d'activité :Industrie pharmaceutique
Description :Development of R Shiny applications from R packages or R codes that were developed internally at Sanofi in order to promote the use of adaptive population enrichment designs in clinical trials.
En savoir plus :NA
proposition stage sanofi_2019_development of R Shiny applications.pdf
Contact :marie-karelle.riviere@sanofi.com
Postdoctorat Intégration et fouille de données sur entrepôt de données à visée de recherche
Publiée le 07/11/2018 14:39.
Postdoc, Faculté de Médecine, 8 Rue du Général Sarrail, 94000 Créteil.
Entreprise/Organisme :Université Paris Est Créteil Val de Marne (UPEC) - Financement Chaire Avenir Santé Numérique
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/12/2018
Durée du contrat :12-36 mois
Description :L'objectif général du post-doctorat proposé s'inscrit dans le cadre du RHU CARMMA (CARdiac and skeletal Muscle alteration in relation to Metabolic diseases and Ageing: role of Adipose Tissue ; PI : G Derumeaux, ANR 2015) et plus particulièrement du work package 10 (WP leader, E Audureau). L’objectif du RHU est d’étudier les mécanismes par lesquels la sénescence du tissu adipeux (TA) contribue à la survenue des comorbidités associées à l’obésité comme la cardiomyopathie métabolique et la sarcopénie. Le work package 10 comporte un double objectif, i) développer un entrepôt de données centralisé à visée de recherche, et ii) mener des analyses de fouille de données à partir des données des différentes cohortes de patients disponibles au sein du RHU et évaluer l’apport des approches de machine learning dans le cadre de la recherche sur les mécanismes de sénescence prématurée associés à l'obésité et comorbidités. Le travail à réaliser dans le cadre du post-doctorat consistera à répondre aux deux objectifs suivants : 1) Intégration de données hétérogènes au sein de l’entrepôt de données à visée de recherche du RHU CARMMA (sous système TranSmart), incluant la mise en place de procédures de standardisation et d’upload des données et l’automatisation de ces traitements afin de développer et valoriser une architecture globale innovante de PRT, depuis la collecte de l’information brute à l’usager final. 2) Mise en œuvre d’analyses de machine learning, incluant la construction de typologies (clustering) en approches non supervisées, et la conduite d’approches supervisées pour développer de nouveaux modèles prédictifs pour le diagnostic et pronostic cardiométabolique des sujets porteurs d’obésité. Le post-doctorant travaillera en lien avec les professionnels de la recherche clinique en place pour la gestion des cohortes (data manager, technicien d’études cliniques), ainsi que les partenaires Thalès (aspects sécurité) et Opale (banque d’image et collecte/upload des données) afin de concilier besoins et attentes des patients et des équipes scientifiques du RHU. Les différents travaux s’appuieront sur les données cliniques, biologiques, d’imagerie et issues d’objets connectés disponibles grâce aux équipes partenaires du RHU CARMMA Activités: * Coordination du déploiement de l’entrepôt de données biomédicales sur le périmètre du RHU, incluant la mise en place de procédures de standardisation et de mise en ligne des données au sein de l’entrepôt, en lien avec les initiatives locales (UPEC/IMRB) et internationales (standards, ontologies et nomenclatures) * Elaboration et réalisation de plans d'analyses statistiques et de fouille de données liés aux objectifs de recherche du RHU ; rédaction des comptes-rendus de traitements statistiques et co-écriture des manuscrits des publications scientifiques associées aux travaux réalisés et soumissions d’abstracts en congrès internationaux. * Participation à la promotion et formation des équipes du RHU à l’utilisation de l’entrepôt de données Compétences: *Doctorat en data science, biostatistique ou bioinformatique *Connaissances en bases de données et référentiels biomédicaux *Maitrise des environnements linux et windows *Maîtrise des techniques biostatistiques descriptives, univariées et multivariées usuelles et connaissances en méthodes de fouille de données / apprentissage automatique pour l’analyse des bases de données de grandes dimensions, incluant approches supervisées (classification, arbres de décision et forêts aléatoires) et non supervisées (clustering, règles d'association…) *Des connaissances autour de l’utilisation de la plateforme TranSmart, en analyse bioinformatique (analyse à haut débit/NGS…) et/ou techniques de méta-analyse seront appréciées. *Un intérêt pour le domaine de la santé ou de la biologie est indispensable *Anglais (écrit, lu, parlé)
En savoir plus :xx
Offre PostDoc CARMMA.pdf
Contact :etienne.audureau@aphp.fr
Stage Master en Apprentissage Statistique
Publiée le 07/11/2018 14:38.
Stage, Bron.
Entreprise/Organisme :Université de Lyon / Laboratoire ERIC
Niveau d'études :Master
Sujet :Deep clustering using variational autoencoder
Date de début :mars 2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :environ 550€ par mois
Secteur d'activité :Recherche
Description :Développement d'un algorithme de clustering à base de modèles d'apprentissage profond
En savoir plus :http://eric.univ-lyon2.fr/~jjacques/Download/Stage-2019-LaboratoireERIC.pdf
Stage-2019-LaboratoireERIC.pdf
Contact :julien.jacques@univ-lyon2.fr
Stage ingénieur - data science / smart grids / transition énergétique
Publiée le 07/11/2018 14:38.
Référence : stage ingénieur sfds.
Stage, Grenoble.
Entreprise/Organisme :Odit-e
Niveau d'études :Master
Sujet :Odit-e recherche, pour un poste basé en France à Grenoble, un stagiaire dans le domaine des mathématiques appliquées. Idéalement, ce stage se poursuivra par une embauche en septembre 2019. Le stagiaire pourra être amené à contribuer à plusieurs sujets, à la fois en recherche et en développement. Sa mission principale concerne la prédiction d’impact : apprentissage du réseau électrique à partir de compteur communicants (machine learning), puis prédiction d’impact de panneaux photovoltaïques. L’étudiant doit avoir des compétences relevant des statistiques, de l’analyse de données et des méthodes associées (machine learning). Des compétences en informatique ou data vizualisation seraient les bienvenues. Les algorithmes sont tous développés en python.
Secteur d'activité :Aide à la décision - réseaux électrique - transition énergétique
Description :Odit-e est une jeune startup créée en 2017 et basée à Grenoble. Nous sommes une équipe de 8 personnes, décidés à contribuer à la nécessaire modernisation des réseaux électriques, pour supporter la transition énergétique. En introduisant des outils issues des data sciences dans un domaine trop longtemps cloisonné, nos algorithmes transforment radicalement l’étude des réseaux électriques : notre approche « data driven » permet de prendre en compte le comportement réel du réseau. Nos modèles empiriques ont un sens physique, et les prédictions obtenues vont beaucoup plus loin que les méthodes classiques. Pour soutenir le plus concrètement possible les gestionnaires de réseaux devant faire face à la transition énergétique, plusieurs solutions sont en cours de développement : - Aide à l’insertion des énergies renouvelables et véhicules électriques (prédiction d’impact, minimisation des contraintes, cartographie de la marge disponible) - Observabilité du réseau (état du réseau en temps réel et à J+1) - Localisation des pertes - Optimisation des investissements (éviter les travaux lourds de renforcement du réseau).
En savoir plus :www.odit-e.com
Odit-e_stage_ingenieur.pdf
Contact :clementine@odit-e.com
Ingénieur qualité 50%
Publiée le 06/11/2018 15:33.
Référence : 2018-1312.
CDD, HOPITAL CHARLES NICOLLE - MAISON DE LA RECHERCHE CLINIQUE.
Entreprise/Organisme :CHU ROUEN NORMANDIE
Niveau d'études :Master
Date de début :14/01/2019
Durée du contrat :1 an
Secteur d'activité :Unité de Biostatistique
Description :Intitulé du poste Ingénieur qualité Lieu de travail o Site Hôpital Charles Nicolle, CHU de Rouen o Service et Bâtiment : Maison de la Recherche Clinique - cour d’honneur – porte 5 Contexte de la mission Dans un contexte de démarche de certification au sein de la Maison de la Recherche Clinique, une ressource additionnelle est recherchée pour contribuer à la mise en œuvre du système qualité de l’Unité de Biostatistique, à l’instar de ce qui existe pour la Direction de la Recherche Clinique et de l’Innovation (DRCI) et pour le Centre d’Investigation Clinique (CIC). Cette ressource, représentant 0,5 etp, sera plus particulièrement chargée d’aider l’équipe de l’Unité de Biostatistique à construire et déployer ses outils de gestion du Système de Management de la Qualité , en coordination avec les travaux de démarche qualité menés au sein de la Maison de la Recherche Clinique dans son ensemble. Description de la mission Relations fonctionnelles : - DRCI - CIC/CRB - Médecins investigateurs Activités : - Participer à la définition de la politique qualité, du programme qualité et du plan d’actions qualité de la Maison de la Recherche Clinique pour le domaine d’activité de l’Unité de Biostatistique en collaboration avec la chargée de la qualité de la DRCI et la référente qualité du CIC - Piloter la mise en œuvre et le suivi du système de management de la qualité et de la gestion des risques au sein de l’Unité de Biostatistique - Accompagner méthodologiquement les pilotes de processus dans leur mission de management de la qualité au niveau de leur processus - Coordonner la définition des indicateurs qualité et leur déploiement en collaboration avec les pilotes de processus. - Organiser le système documentaire qualité de l’Unité de Biostatistique. - Conseiller, former, informer l’équipe en matière de qualité et de gestion des risques - Assurer la communication tant en interne de l’Unité de Biostatistique qu’avec la DRCI, le CIC et les autres services du CHU - Participer aux réunions de la Maison de la Recherche Clinique nécessitant un support qualité - Déployer le recensement, l’identification, l’analyse et le traitement des risques relatifs au domaine d’activité - Participer à la planification et la réalisation aux audits internes et autres méthodes d’évaluation - Mettre en place des actions d’amélioration spécifiques à l’Unité de Biostatistique Compétences requises : - Savoir o Diplôme : Formation Bac +5 en qualité et gestion des risques (une formation complémentaire en recherche clinique serait bienvenue) o Système de management de la qualité selon le référentiel ISO 9001 V 2015 o Approche processus, outils qualité et gestion des risques o Démarche d’amélioration continue selon l’approche PDCA o Connaissance de la méthodologie de gestion de projet o Méthodologie d’audit interne o Maitrise des logiciels de bureautique : Word, Excel, PowerPoint. - Savoir-Faire o Pilotage, organisation et évaluation d’un système de management de la qualité o Conception de cartographies des processus et des risques o Mise en place des outils qualité et de gestion des risques o Maitrise de la conception de documents qualité o Pilotage et évaluation de projet o Planification et organisation des taches o Reporting o Animation de réunions o Pratique de l’audit interne o Qualités rédactionnelles - Savoir- Etre et qualités o Qualités relationnelles et sens du travail en équipe o Sens de l’organisation o Rigueur o Autonomie o Esprit d’initiative o Respect de la confidentialité, discrétion et réserve Rythme souhaité o Jour Durée de la mission et temps de travail Contrat de 1 an à 50 % en CDD sur une grille d’ingénieur hospitalier
En savoir plus :https://chu-rouen-recrute.talent-soft.com/accueil.aspx?LCID=1036
2018-1312 profil poste Ingénieur qualité 50%.pdf
Contact :estelle.pion@chu-rouen.fr
Gestionnaire de données 100%
Publiée le 06/11/2018 15:33.
Référence : 2018-1313.
CDD, ROUEN.
Entreprise/Organisme :CHU ROUEN NORMANDIE
Niveau d'études :Master
Date de début :05 novembre 2018
Durée du contrat :1 an renouvelable
Secteur d'activité :Unité de Biostatistique
Description :Rattachement : Unité de Biostatistique, Hôpital Charles Nicolle, CHU de Rouen Contexte mission : L’Unité de Biostatistique au sein du département d’Appui à la Recherche Clinique et de la Maison de la Recherche a pour mission de contribuer aux travaux de recherche clinique (essais cliniques et études d’épidémiologie clinique) de l'établissement sur les plans méthodologique et statistique et pour ce qui concerne la gestion des données. Elle apporte son expertise méthodologique et statistique à l’élaboration des protocoles d’études de recherche clinique, assure la gestion informatisée des données de ces études, leur analyse statistique et contribue à leur valorisation sous forme de communications et publications. Missions du Poste - Validation du CRF - Développement de la base de données et des masques de saisie - Établissement du plan de validation des données et programmation des contrôles de cohérence - Supervision de la saisie des données - Participation aux procédures de pré-gel et gel de base - Extraction et exportation des données pour analyse statistique - Archivage des données Les Savoir-Faire requis - Concevoir, actualiser, optimiser une base de données, relatives à la nature de ses activités - Développer, programmer, paramétrer et tester une application - Élaborer et argumenter des scenarii/des solutions acceptables à des problèmes relevant de son domaine d'activité - Identifier et diagnostiquer un dysfonctionnement, une panne, le défaut d'un matériel, d'un équipement, une anomalie d'un système, spécifique à son domaine d'activité - Programmer dans différents environnements informatiques - Rédiger et mettre des notes, documents, et/ou rapports, relatifs à son domaine de compétence - Utiliser les logiciels métier (Expérience e-CRF sur Ennov Clinical souhaitée) Les Savoir-Être requis - Rigueur et sens de l'organisation - Esprit de synthèse - Capacité à travailler en équipe Formations et connaissances requises Formation : M1 (minimum) de Data Management ou de Traitement Informatique des données Connaissances Particulières : Connaissances de base en méthodologie de la recherche clinique et en méthodes statistiques. Anglais scientifique Contrat de 1 an (renouvelable) en CDD sur une grille d’ingénieur hospitalier (échelon en fonction de l’ancienneté dans le métier)
En savoir plus :https://chu-rouen-recrute.talent-soft.com/accueil.aspx?LCID=1036
2018-1313 Fiche de poste de gestionnaire de données 100%.pdf
Contact :estelle.pion@chu-rouen.fr
Stage de Master en Biostatistiques - CHU Angers
Publiée le 05/11/2018 21:47.
Stage, Faculté de Santé Angers - CHU Angers.
Entreprise/Organisme :Plateforme Angevine en Biostatistique et Bioinformatique en Santé
Niveau d'études :Master
Sujet :Etude de l’impact de la progression de la fibrose hépatique chez les patients atteints de NAFLD.
Date de début :De Janvier à Mars 2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Environ 500 euros par mois
Secteur d'activité :Recherche Santé
Description :L'offre de stage est détaillé dans le document joint
En savoir plus :NA
Stage-M2-Fibro.pdf
Contact :jeremie.riou@univ-angers.fr
Stage de Master en Biostatistiques - CHU Angers
Publiée le 05/11/2018 21:47.
Stage, Faculté de Santé Angers - CHU Angers.
Entreprise/Organisme :Plateforme Biostatistiques Hospitalo-Universitaire
Niveau d'études :Master
Sujet :Identification des bio-marqueurs de bon pronostique au sein de la cohorte ANRS-CirVir
Date de début :De Janvier à Mars 2019
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :Environ 500 euros par mois
Secteur d'activité :Recherche Santé
Description :Le descriptif du stage est détaillé dans le document pdf joint
En savoir plus :NA
Stage-M2_CirVir.pdf
Contact :jeremie.riou@univ-angers.fr
Ingénieur Biostatistiques
Publiée le 05/11/2018 21:47.
CDD, SFR ICAT - UFR Santé - Angers.
Entreprise/Organisme :Université d'Angers
Niveau d'études :Master
Date de début :Janvier 2019
Durée du contrat :11 mois
Rémunération :Entre 2043 € et 2628,86 €
Secteur d'activité :Recherche Santé
Description :Le profil de poste est détaillé dans le document pdf joint. Il est également important de savoir qu'une prolongation de contrat est possible à l'issu de ces 11 mois.
En savoir plus :NA
FP_Ingé Biostatistiques_Santé_JR.pdf
Contact :jeremie.riou@univ-angers.fr
Stage Biostatistique Niveau M2
Publiée le 05/11/2018 21:47.
Stage, Tours, France.
Entreprise/Organisme :Inserm UMR 1246 SPHERE
Niveau d'études :Master
Sujet :Analyse d'un essai randomisé en cluster avec un critère de jugement de type survie
Date de début :2019
Rémunération :Oui
Description :Analyse d'un essai randomisé en cluster avec un critère de jugement de type survie
En savoir plus :http://http://www.sphere-nantes.fr/
Offre_Stage_SPHERE.pdf
Contact :agnes.caille@med.univ-tours.fr
Stage de 6 mois (M2): Intégration de données hétérogènes pour l'étude de la malnutrition chronique
Publiée le 05/11/2018 15:48.
Stage, Paris 15e.
Entreprise/Organisme :Institut Pasteur
Niveau d'études :Master
Sujet :Contexte de l’étude Mondialement, un enfant sur quatre de moins de cinq ans souffre d’un retard de croissance. La cause majeure du retard de croissance est la sous-nutrition chronique, qui constitue un terrain favorable à la survenue d’infections et représente donc un frein considérable au développement normal de ces enfants et peut entraîner des séquelles jusqu’à l’âge adulte. Pour le moment, aucun traitement efficace n’existe. Les causes du caractère chronique de cette sous-nutrition sont nombreuses et incluent le microbiote intestinal ainsi que différents métabolites. Ce projet de stage, qui s’intègre dans un projet clinique de grande envergure, AFRIBIOTA [1, 2, 3], vise à intégrer des données cliniques et microbiologiques grâce à des méthodes statistiques afin de mieux comprendre l’interaction entre ces différentes entités et, à terme, aider à développer des traitements pour ce syndrome. Les données qui seront analysées incluent des données de microbiote intestinal, de métabolites (sels biliaires et dérivés) ainsi que des paramètres socio-économiques et cliniques. Dans le contexte de ce stage, les données d’environ 250 enfants seront analysées. Le stage se déroulera à l'Institut Pasteur, dans les locaux du C3BI (​https://c3bi.pasteur.fr/​). Méthodes RGCCA [3] est une méthode d'analyse de données structurées en blocs qui a pour but, sur la base d'un "design" représentant les liens entre les différents blocs, d'extraire des composantes qui permettent à la fois d'expliquer la variabilité de chacun des blocs et les liens décrits par le design. Le stage aura pour but d'adapter RGCCA à la nature particulière des données de questionnaire et de microbiote et de l'appliquer aux données, mais également de comparer ses performances à d'autres méthodes utilisées par ailleurs pour des analyses similaires. Profil recherché Statisticien/ne, data analyst ou data scientist, le/la candidat/e doit avoir de solides compétences en analyse de données multivariées et de bonnes compétences en programmation R et maîtriser l'utilisation de R Markdown. Le/la candidat/e doit également avoir un intérêt pour l'application des méthodes statistiques à l'analyse de données biologiques, être autonome et enthousiaste de travailler, sous la supervision d’un statisticien, dans une équipe interdisciplinaire. Références [1] Vonaesch, P., Morien, E., Andrianonimiadana, L., et al. (2018), Stunted childhood growth is associated with decompartmentalization of the gastrointestinal tract and overgrowth of oropharyngeal taxa, ​Proc Natl Acad Sci USA. d​ oi: 10.1073/pnas.1806573115 [2] Vonaesch, P., Randremanana, R., Gody, J.-C., et al. (2018). Identifying the etiology and pathophysiology underlying stunting and environmental enteropathy: study protocol of the AFRIBIOTA project, ​BMC Pediatr.​ doi: 10.1186/s12887-018-1189-5. [3] Tenenhaus, A., & Tenenhaus, M. (2014). Regularized generalized canonical correlation analysis for multiblock or multigroup data analysis. ​European Journal of Operational Research​. doi: 10.1016/j.ejor.2014.01.008
Date de début :A partir de février 2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Indémnisation de stage
Secteur d'activité :Biostatistique
Description :Le stage portera sur le développement d'une méthode statistique adaptée à l'intégration de données hétérogènes comme peuvent l'être des données de microbiote intestinal et des données issues de questionnaires.
En savoir plus :https://bit.ly/2CZxz0p
Stage Afribiota de 6 mois.pdf
Contact :vincent.guillemot@pasteur.fr
Stage de fin d'étude: Data science / IA
Publiée le 05/11/2018 14:16.
Stage, 50, rue carnot SURESNES.
Entreprise/Organisme :SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Data science / IA
Description :Recherche des meilleurs Réseaux de Neurones appliqués aux essais cliniques. Mission: Ce stage a pour but de recenser les méthodes et techniques des Réseaux de Neurones supervisés et non supervisés existants (Long Short Term Memory, Tensorflow, etc…). Le stagiaire décryptera les réseaux de neurones les plus adaptés à la recherche clinique et nos projets afin de réaliser un benchmark et maitriser les plus pertinents (classification ,modélisation, …). Il en établira les limites , les processus d’apprentissage, et différences  en développant en particulier l’explicabilité de ces modèles. Il s’agit notamment de justifier de façon raisonnable le choix de l’architecture, la qualité et la robustesse des apprentissages et performances en fonction du nombre d’exemples d’entrainement et de l’objectif. Activités: Recherche bibliographique. Benchmark des performances des Réseaux de Neurones (forces et faiblesses). Création d’un catalogue des Réseaux de Neurones et codes associés en fonction des problématiques supervisées, non supervisées, série chronologique, big data. Le stage sera réalisé sur des données internes (données d’imagerie et/ou cliniques). Profil: Etudiant (BAC+5) en Data Science ou Intelligence Artificielle (Ecole Ingénieur ou M2). Compétences recherchées: -Formation et fortes connaissances en Machine Learning, Intelligence Artificielle, modèles supervisés et non supervisés,… -Langages de programmation: Python, R -Intérêt pour les sciences de la vie, esprit curieux et entreprenant
En savoir plus :https://www.servier-campus.com/fr/
Contact :fabrice.couvelard@servier.com
PhD in Chemometry
Publiée le 05/11/2018 14:15.
Thèse, Vienna, Tulln (Austria).
Entreprise/Organisme :University of Natural Resources and Life Sciences, Vienna - Chemistry of Renewables Resources
Niveau d'études :Master
Sujet :Multivariate data analysis and characterization of polysaccharides
Date de début :January 2019
Durée du contrat :3 Years
Rémunération :~2100 € gross, 14 times a year
Secteur d'activité :Research
Description :This thesis is concerned with the accelaration of chemical analysis by utilizing fast spectroscopy and skilled data analysis. The project comprises both practical work in the laboratory to create reference data and its statistical analysis. The thesis is part of the doctoral school ABC&M, which combines research on basic and applied aspects of biorefinery. The projects are co-financed by industrial partners and cover all fields of sustainable chemistry. We offer a state of the art working environment, a motivated team, experienced principal inverstigators as well as international and industrial cooperation.
En savoir plus :http://www.chemie.boku.ac.at/en/wpf/freie-stellen/
PhD_positions_ABCT_NIR.pdf
Contact :stefan.boehmdorfer@boku.ac.at
Phd in Statistics
Publiée le 01/11/2018 19:17.
Référence : EWI2018-74.
Thèse, Delft, Netherlands.
Entreprise/Organisme :TU Delft
Niveau d'études :Master
Sujet :Data science for injury prevention and performance improvement
Date de début :1 March 2019, flexible
Durée du contrat :4 years
Rémunération :€2266—€2897 per month
Secteur d'activité :Research
Description :Job Description The program “Citius, Altius, Sanius” aims to stimulate people of all performance levels to engage in physical activity through sports and fitness to improve their health and performance by providing informative and motivating information using advanced sensor and data science techniques. The program comprises six applied projects and three fundamental projects. For one of the fundamental projects, entitled “Data science for injury prevention and performance improvement” we are looking for a PhD candidate. “Data science for injury prevention and performance improvement” concentrates on providing a data-based tailored advice for health and performance. The PhD position is based within the Statistics Group of the Delft Institute of Applied Mathematics. In the research, a personalized model will be developed allowing to give tailor made advice to individual athletes. The research comprises both methodological research in statistics as well as research in the domain of sports engineering and will make contributions to both fields. Requirements The candidate possesses an MSc degree in mathematics (specialization statistics or probability theory) or a related discipline in which mathematics, statistics and/or machine learning forms a prominent part. Some experience with epidemiology, statistical modelling and handling / analysis of data sets is advantageous but not a necessary requirement. We require very good communication skills and fluently spoken and written English. The position includes modest teaching duties. Candidates are expected to finish their project with a PhD thesis, and disseminate the results through publications in peer-reviewed journals, and presentations at international conferences. 
En savoir plus :https://www.academictransfer.com/nl/50691/
Contact :j.soehl@tudelft.nl
Intégration de données omiques pour étudier l’impact des contaminants alimentaires sur le cancer
Publiée le 31/10/2018 17:02.
Stage, Toulouse.
Entreprise/Organisme :INRA, Unité MIAT
Niveau d'études :Master
Date de début :printemps 2019
Durée du contrat :3-6 mois
Rémunération :taux légal
Secteur d'activité :biostatistique
Description :Ce stage s’inscrit dans le cadre du projet METAhCOL, qui s’intéresse à l’impact des contaminants environnementaux et alimentaires sur le développement du cancer colorectal. Des travaux récents ont, en effet, montré que l’apparition ou la progression de ce cancer pouvait être dû à une reprogrammation du métabolisme induite par les contaminants. Le projet a pour objectif d’étudier ce phénomène in vitro (sur des cellules en culture) et in vivo (sur un animal modèle, le poisson zèbre). Des données génomiques (omiques) de natures variées (en particulier, transcriptome - expression des gènes - et métabolome) ont été collectées pour mesurer l’impact de doses variées d’ingestion de ces contaminants. L’objet de ce stage sera l’analyse et l’intégration d’une partie de ces données.
En savoir plus :NA
sujet_stage_metahcol.pdf
Contact :nathalie.vialaneix@inra.fr

Page précédente  1  2  3  4  <5>  6  7  8  9  Page suivante

 
 
©2018 SFdS
Société Française de Statistique
Institut Henri Poincaré
11 rue Pierre et Marie Curie
75231 Paris cedex 5
Tél. : +33 (0)1 44 27 66 60
Notre site a été supporté par :