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Post-Doc position in Mathematical Statistics
Publiée le 18/11/2020 15:21.
Postdoc, LJAD - Univesité Nice Côte d'Azur.
Entreprise/Organisme :LJAD - Université Nice Côte d'Azur
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :anytime from 01/02/2021
Durée du contrat :18 months
Rémunération :Gross revenue monthly 2981€ , net before tax 2396 €
Secteur d'activité :Mathematical statistics
Description :This Post-doc scholarship is devoted to investigate an open statistical problem in the multivariate risk measures and extreme value theory with applications in functional statistics.
En savoir plus :NA
Postdoc Proposition.pdf
Contact :laloe@unice.fr
Stage Master 2 - Post-traitement statistique des prévisions probabilistes et application en météo
Publiée le 16/11/2020 09:30.
Stage, Besancon.
Entreprise/Organisme :Laboratoire de Mathématiques de Besancon
Niveau d'études :Master
Sujet :Voir offre détaillée. A l'issue du stage de M2, une poursuite en thèse sera discutée. Les événements extrêmes peuvent avoir des conséquences socio-économiques majeures. Les crues ou les vagues de chaleur sont des exemples de risques environnementaux associés à des événements extrêmes. La théorie des valeurs extrêmes fournit un cadre théorique pour l’estimation du risque et une estimation mathématique rigoureuse des probabilités d’événements extrêmes. Nous proposons de développer des outils et modèles statistiques adaptés aux applications complexes, notamment en météorologie, où la prévision des événements extrêmes constitue un enjeu important et un challenge difficile. Les prévisions des modèles numériques sont généralement bonnes pour les événements de tous les jours mais manquent de précision concernant les extrêmes. L’objectif du projet est de proposer et de valider de nouvelles méthodes de post-traitement statistique des modèles numériques permettant d’améliorer ces prédictions, notamment dans les extrêmes.
Date de début :1 Mars 2020
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :indemnités légale de stage
Secteur d'activité :machine learning, prévision probabiliste, prévision météorologique, statistique des extrêmes
Description :Le premier objectif est de développer des modèles de type machine learning (forêts aléatoires, deep learning) permettant de modéliser à la fois le coeur et les extrêmes de la loi prédictive, afin d’améliorer les prévisions météorologiques. Le second objectif est la validation de ces méthodes, notamment à travers le développement de scores adaptés aux extrêmes.
En savoir plus :https://lmb.univ-fcomte.fr/
stage_M2_ANR_TREX.pdf
Contact :clement.dombry@univ-fcomte.fr
Biostatisticien / Data scientist
Publiée le 10/11/2020 19:13.
CDD, Marseille, France.
Entreprise/Organisme :Centre d’épidémiologie et de santé publique des armées (CESPA)
Niveau d'études :Master
Date de début :05/2021
Durée du contrat :Contrat initial de 2 ou 3 ans renouvelables avec possibilité de CDI à l’issue.
Rémunération :Civil agent contractuel de catégorie A de la fonction publique.
Secteur d'activité :Santé
Description :Le Biostatisticien/Data scientist du CESPA est intégré à l’équipe de biostatisticiens du service. C’est un expert de la gestion et de l'analyse de données parfois massives (Système national des données de santé, biologie…). Il réalise à partir de sources de données multiples et dispersées, des analyses permettant de répondre à une problématique de santé opérationnelle. Il est donc spécialisé en statistique, data science avec des connaissances solides en informatique et connait le secteur de la santé. Il sera amené à : • Réaliser l’analyse statistique, le datamining et le machine learning des données et des études conduites au CESPA • Créer et gérer des données, des algorithmes, des outils facilitant le traitements et l’analyse des données • Faire la veille scientifique dans son domaine et implémenter de nouvelles techniques d’analyse ou de gestion de l’information • Apporter des conseils méthodologiques pour la mise en œuvre des travaux de recherche pour lesquels le CESPA est directement sollicité, en particulier les thèses des internes des hôpitaux des armées • Rédiger des rapports, publications et documents d’expertises • Réaliser des formations dans son domaine de compétence. Compétences requises • Savoir-faire - Lire des articles de statistiques et créer le code informatique correspondant aux équations ou algorithmes décrits - Analyses statistiques (modèles multivariés…) - Data mining et machine-learning - Programmation informatique (R,…) - Gestion de bases de données (SQL,…) - Synthèse d’informations et « data vizualisation » - Rédaction de documents • Savoir-être - Aptitude au travail en équipe multidisciplinaire - Esprit d’initiative - Souplesse, réactivité et capacité d’adaptation - Aptitude au travail dans le domaine de la Défense nationale Formation Formation en biostatistique (Master2, ingénieur ou équivalent), mathématique appliquée orientée statistique ou en data science de type ENSAE-ENSAI
En savoir plus :cespa-recrutement.fct@def.gouv.fr
20201110 Appel à candidature biostat CESPA.pdf
Contact :cespa-recrutement.fct@def.gouv.fr
FMJH / LMH POST-DOCS FUNDINGS CALL FOR APPLICATIONS 2021
Publiée le 05/11/2020 18:10.
Référence : FMJH / LMH POST-DOCS FUNDINGS 2021.
Postdoc, PARIS-SACLAY.
Entreprise/Organisme :FONDATION MATHEMATIQUE JACQUES HADAMARD
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :MORE INFORMATION ABOUT TOPICS: https://www.fondation-hadamard.fr/en/funding/accueil-294-postdoctoral-fellowships
Date de début :OCTOBER 2021
Durée du contrat :2 years
Rémunération :The salary is about 25,000 € net per year.
Secteur d'activité :Mathematics
Description :The Fondation Mathématique Jacques Hadamard (FMJH) and the Labex Mathématique Hadamard (LMH) offer two-year fundings for talented students wishing to pursue a post-doctoral stay in one of the mathematics laboratories affiliated to the Foundation and Labex: CMAP and CMLS (Ecole Polytechnique) / Centre Borelli (ENS Paris-Saclay) / Fédération de Mathématiques (Centrale-Supelec) / IPhT (CEA-Saclay) / LTCI (IMT) / LAG (IHES) / LaMME (UEVE) / LMO (Université Paris Saclay) / LMV (UVSQ) / MaIAGE (INRA) / Mia Paris / UMA (ENSTA) / CREST (ENSAE) The positions are broken down as follows: ► 1 position in the program "Mathematics in Computational Science and Engineering ► 1 position in the program "Mathematics for Artificial Intelligence" ► 1 position in the program "Mathematics for Life Sciences" ► 1 position in the program "Mathematics and Theoretical Physics" ► 3 post-doc positions without profile
En savoir plus :https://www.fondation-hadamard.fr/en/funding/accueil-294-postdoctoral-fellowships
Affiche-Allocation-PostDoc-2021-EN.pdf
Contact :contact@fondation-hadamard.fr
Evaluation of expert elicitation methods to support decision making in clinical development.
Publiée le 22/10/2020 20:46.
Référence : Stage M2 SANOFI Expert Elicitation.
Stage, Chilly-Mazarin / Montpellier.
Entreprise/Organisme :SANOFI
Niveau d'études :Master
Sujet :Evaluation of expert elicitation methods to support decision making in clinical development. All clinical trials are designed for success of their primary objectives. Hence, assessing the probability of success (PoS) should be a key focus at the design stage to inform trial design but might be very difficult to estimate at early development stage due to the limited knowledge available. In order to improve the design performance, an informative Bayesian approach may help but in some situations, no or very limited historical data exist, so that the use of knowledge from experts can be used to elicitate (or complement) a prior and results in a more appropriate PoS estimate. Several approaches to gather expert’s information have already been published, as well as several methods to analyze this information (e.g. SHELF method).
Durée du contrat :6 months
Description :The intern will perform a thorough literature review for expert elicitation existing methods and provide a summary and recommendations. This summary will support a two stages implementation including an elicitation process to gather expert information and methods to analyze expert information. Then, the chosen methods will be compared through simulations. Concurrently, a study case from internal project will be proposed in order to implement the elicitation process and experience communication with clinicians and experts. This work will give an insight on the difficulties which might be encountered in a real-life setting. Finally, the intern will provide a full report and recommendations. The internship will be part of an existing Sanofi working group with statisticians across different sites (France, US), studying prior elicitation methods. The intern will have to work closely with the members of this working group, will attend related meetings in English and if required, report his/her work through presentations.
En savoir plus :https://www.sanofi.com/
Contact :caroline.petit@sanofi.com
Développement d’une méthode numérique de tri de grains d’éponge de zirconium
Publiée le 25/09/2020 23:18.
Référence : Stage Ingénieur R&D.
Stage, UGINE (73).
Entreprise/Organisme :CENTRE DE RECHERCHE DE LA DIVISON DES OPERATIONS COMPOSANTS DE FRAMATOME
Niveau d'études :Master
Sujet :La Division des Opérations Composants du groupe FRAMATOME, est spécialisée dans la fabrication et la mise en forme de demi-produits, barres, tubes, tôles et feuillards, en alliages base zirconium, essentiellement à destination de l'industrie nucléaire. Ce stage consistera à : - Poursuivre le développement et l’optimisation d’un algorithme de traitement d’image initié sous Matlab dans le cas d’une particule de minerai isolée (éponge de Zr) et de l’étendre au cas de particules multiples. Cet algorithme consiste en la sélection d’un fragment de minerai sur une image puis à l’analyse des pixels sélectionnés afin d’en tirer des grandeurs caractéristiques de minerai particulier. Cela afin de développer et d’entrainer un réseau de neurones capable de réaliser le tri des différents types de minerais. - Etendre cette analyse à la caractérisation de la taille et de la forme de chaque zone sélectionnée. - Définir les conditions d’acquisition d’images (ou film) permettant l’analyse exhaustive d’une charge d’éponge de 3 t. - L’optimisation de l’algorithme doit permettre une cohérence entre le temp de traitement d’image et la vitesse de défilement du tapis de tri réel. - Développer une méthode de stockage des résultats intermédiaires (chaque image) permettant une analyse globale du lot de 3 t - Automatiser le traitement des n images correspondant au lot d’éponge - Confronter l’efficacité de l’algorithme développé à celle du procédé actuel - Imaginer comment décliner la méthode à d’autres signaux que les longueurs d’ondes du visible - Rédiger une note technique, - Former les futurs utilisateurs de cet outil. Ce travail s’appuiera sur les compétences du personnel du Centre de Recherches Composants. Le stagiaire effectuera son stage au Centre de Recherche de la Division des Opérations Composants du groupe FRAMATOME basé à Ugine (73 - Savoie) et sera amené à présenter ses résultats au cours d’une présentation orale.
Date de début :A partir de Janvier 2021
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :N.C
Description :DOMAINE DE COMPETENCE Informatique / programmation algorithmique / Matlab / vision informatique / analyse d’image Des connaissances en physique seraient un plus.
En savoir plus :https://www.ugine.com/economie-locale/industries/areva-np/
2021- Stage analyse image tri de l'éponge de Zr.pdf
Contact :pascal.guerin@framatome.com

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