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Post-doctoral position in Statistics/Applied Mathematics/Machine Learning
Publiée le 31/10/2018 16:35.
Référence : Postdoc iMAP.
CDD, Paris 13ème.
Entreprise/Organisme :ICM Institut du Cerveau et de la Moelle Epiniere - Hôpital Pitié Salpêtrière
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :From November 2018
Durée du contrat :24 months
Rémunération :Commensurate to experience
Secteur d'activité :Research in Statistics/Applied Mathematics/Machine Learning
Description :Title: iMAP - Integration of heterogeneous biomedical data Motivations for multimodal data integration are numerous: obtaining a global picture of the system at hand; identifying common or distinctive elements across modalities or time; improving decision making; etc. In this framework, the selected candidate will contribute to improving both theoretical and applicative components for multimodal data integration, in particular by developing novel strategies for handling missing data imputation and longitudinal study schemes. This methodology will be applied on the iMAP* dataset to address various questions raised by scientists and clinicians, especially for the identification of biomarkers to sustain the rational development of innovative biotherapies. The iMAP database includes, for several groups of patients (different pathologies and healthy controls), a variety of information, acquired at multiple time points: (i) clinical data, (ii) standard biology, (iii) multiomics data. *iMAP is a “Recherche Hospitalo-Universitaire” consortium aimed at developing low dose IL2 as a therapy of autoimmune diseases, and likewise study the biology of IL2 in humans. This project is coordinated by the i3 laboratory (www.i3-immuno.fr) located on the Pitié-Salpêtrière hospital campus in Paris (13ème). Requirements: PhD in applied mathematics/statistics/machine learning. Previous experience in multivariate data analysis applied to biological data will be strongly appreciated. Strong programming skills in at least one programming language (R, Matlab or Python) are mandatory. The selected candidate will work within the Bioinformatics/Biostatistics core facility (iCONICS) of the Brain and Spine Institute (ICM, Paris 13ème), and will interact with researchers of the Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S, CentraleSupelec, Gif-sur-Yvette) and investigators involved in the iMAP project. To apply, submit a cover letter indicating past research experience, motivation for the position, expected availability date, a curriculum vitae, and at least 2 references, to arthur.tenenhaus@centralesupelec.fr and ivan.moszer@icm-institute.org.
En savoir plus :https://icm-institute.org/fr/iconics-the-bioinformatics-and-biostatistics-core-facility/
ICM_iMAP_postdoc.pdf
Contact :ivan.moszer@icm-institute.org
Data Engineer analytics (H/F)
Publiée le 31/10/2018 02:46.
CDI, Paris.
Entreprise/Organisme :Greenflex
Niveau d'études :Master
Date de début :immédiat
Secteur d'activité :conseil dans le DÉVELOPPEMENT DURABLE
Description :Pour déployer ses projets d’analyse de données chez ses clients et coordonner ses projets de développement en interne, GreenFlex recherche un Data Engineer. Responsabilités : En tant que Data Engineer Analytics, vous travaillerez au sein du pôle Analytics en étroite collaboration avec les autres équipes de GreenFlex : • Au sein de l’équipe data Analytics et en contact permanent avec l’équipe IT, vous serez principalement amené(e) à : o ¬ Être le garant de l’architecture globale du stockage, des flux de données & des process ; o ¬Veiller activement sur les dernières releases, les nouvelles bases de données et autres assets pertinents à l’équipe Data o ¬ Contribuer au développement des connecteurs de données (API, SQL, NoSQL…) o Assurer le suivi de nos environnements de développement et de production • Vous travaillez main dans la main avec les data analysts et scientists pour les aidez à industrialiser leurs algorithmes, analyses de données et construction de modèles d’apprentissage automatique avancés : réseaux de neurones, clustering, régression logistique, PCA… • Vous serez immergé dans les problématiques métiers des équipes de management de l’énergie Profil recherché • Grandes écoles d’ingénieur ou université avec une majeur ou spécialisation en informatique et vous bénéficiez d’une expériences professionnelles de 2-3 ans sur un poste similaire. • Intérêt démontré pour les problématiques liées au développement durable et plus particulièrement à l’efficacité énergétique. Aptitudes particulières : • Expérience en architecture de systèmes logiciels et dans l’utilisation avancé d’API • La connaissance d’un langage de programmation tel que R ou Python est indispensable, ainsi que la maitrise de SQL • Une connaissance approfondie des bases InfluxDB est nécessaire • La maîtrise de logiciels ETL, tels que Alteryx, Talend, et de logiciels de data vizualisation, tels que Tableau, Qlik sera appréciée • Bonne maitrise d’excel et de powerpoint • Forte motivation et bonne connaissance des enjeux énergétiques & environnementaux. • Flexibilité, curiosité et ouverture d’esprit • Dynamisme, rigueur, autonomie et forte capacité d’organisation et d’initiative
En savoir plus :https://greenflex.welcomekit.co/jobs/data-engineer-analytics-h-f_paris
Contact :mhugon@greenflex.com
Chef de projet analytics (H/F)
Publiée le 31/10/2018 02:43.
CDI, Paris.
Entreprise/Organisme :Greenflex
Niveau d'études :Master
Date de début :immédiat
Secteur d'activité :conseil dans le DÉVELOPPEMENT DURABLE
Description :Descriptif du poste Pour déployer ses projets d’analyse de données chez ses clients et coordonner ses projets de développement en interne, GreenFlex recherche un chef de projet Analytics, qui assistera un chef de projet plus expérimenté, pour accompagner de grands comptes dans la réduction de leur empreinte énergétique et environnementale. Responsabilités : En tant que chef de projet Analytics, vous travaillerez au sein du pôle Analytics en étroite collaboration avec un autre chef de projet Analytics mais également avec le reste des équipes de GreenFlex :  Vous serez principalement amené(e) à déployer et développer des projets d’analyse de données chez nos clients : o Relation client : Identification des besoins clients, Faisabilité technique, Suivi de projets, Restitution, etc. o Conduite de projet en interne : planning, management, validation des analyses et des livrables. o Coordination des différentes équipes concernées : data analysts, développeurs, consultants BI, etc. o Développement Technique : Collecte & analyse des données, réalisation d’analyses & de dashboard spécifiques o Interprétation des résultats par croisement avec expertise métier : en interne avec des ingénieurs énergie ou en externe avec des interviews d’experts. o Recommandations opérationnelles et stratégiques sur la base des analyses  Vous participerez également au développement spécifique de nouvelles analyses ainsi qu’à la construction de nouvelles offres de services : o Développement de nouveaux axes d’analyses ainsi que de nouveaux algorithmes : de l’enrichissement des données à leur exploitation à grande échelle. o Développement de nouvelles offres de service. Profil recherché Formation : • Grandes écoles d’ingénieur/commerce ou université avec une majeur ou spécialisation en mathématiques appliquées, statistiques ou de manière plus générale en analyse de données. • Expérience professionnelle souhaitée : 3 à 5 ans en tant qu’analyste, et ayant participé à la conduite de projets en lien avec l’analyse de données. • Intérêt démontré pour les problématiques liées au développement durable et plus particulièrement à l’efficacité énergétique. Aptitudes particulières : • Profil polyvalent avec un fort esprit de synthèse et de communication • La connaissance d’un langage de programmation tel que R ou Python est indispensable, celle de Visual Basic pour Application (VBA) un avantage. • Excellentes connaissances en bases de données, ETL & BI. • Forte motivation et bonne connaissance des enjeux énergétiques & environnementaux. • Flexibilité, curiosité et ouverture d’esprit • Dynamisme, rigueur, autonomie et forte capacité d’organisation et d’initiative
En savoir plus :https://greenflex.welcomekit.co/jobs/chef-de-projet-analytics-h-f_paris_GREEN_ewRMZ0Y
Contact :mhugon@greenflex.com
Stage de fin d'étude : Fréquentiste vs Bayésien, valorisation des données antérieures
Publiée le 31/10/2018 02:43.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Biostatistiques / Statistiques appliquées / Préclinique
Description :Fréquentiste vs Bayésien : qui sera le plus à même de valoriser les données antérieures pour évaluer le potentiel d'un candidat médicament ? Mission: La Recherche de nouveaux candidat-médicaments en industrie pharmaceutique passe par de nombreuses étapes et de nombreux modèles (in vitro et in vivo) afin de d’acquérir suffisamment d’information concernant l’efficacité et la sureté du produit. De fait, des données sont collectées sur différents modèles et ces données antérieures peuvent être utilisées pour apporter de la puissance statistique aux études actuelles et réduire le biais venant de la variabilité inter-études. Différentes approches méthodologiques existent, comme l’utilisation de modèles mixte (approche fréquentiste) avec le facteur étude en aléatoire ; des approches bayésiennes estimant une distribution a posteriori à partir des données antérieures. Mais la non-utilisation des données antérieures restent majoritaire. L’absence de consensus sur le choix de la méthodologie statistique dans le but de valoriser les données antérieures nécessite de tester différentes approches. Dans ce but, une revue de la littérature sera nécessaire pour initier ce travail, afin de sélectionner les techniques potentielles ainsi que leur éventuels biais et limites d’utilisations. Ces techniques seront ensuite mis en œuvre sur la base de simulation faisant varier, entre autre, le nombre d’études antérieures, la variabilité inter-étude, la variabilité intra-étude, la distribution des données, … Différents indices pourront alors être estimés (puissance, risque d’erreur, …) pour chaque approche et scenario de simulation, afin de comparer les différentes approches méthodologiques. L’objectif du stage est d’identifier et de comparer différentes méthodes fréquentistes et bayésiennes pour la valorisation de données antérieures, en s’appuyant sur des données réelles déjà disponible. Activités: Revue bibliographique des différentes méthodes statistiques existantes Programmation des méthodologies sélectionnées et des simulations sous R Compétences principales : Programmation R Statistiques fréquentistes et bayésiennes Curiosité Anglais (lecture) Ce stage se déroulera au sein du Département Biostatistiques Préclinique et sera encadré par un biostatisticien préclinique (Bastien Gamboa).
En savoir plus :www.servier.fr
Contact :bastien.gamboa@servier.com
Stage de fin d'étude : Estimands, missing data handling & treatment effect estimation
Publiée le 31/10/2018 02:43.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Biostatistiques / Statistiques appliquées
Description :The new challenge of clinical trials: Estimands, missing data handling and treatment effect estimation. ICH-E9 (“Statistical principles for clinical trials”) addendum on estimands and sensitivity analysis in clinical trials, out for public consultation in august 2017 aims to clarify clinical trials objectives to answer a scientific question of interest. This objectives clarification allow a precise definition of the treatment effect, primarily by taking into account intercurrent events (i.e.: events occurring after randomization that can affect the primary endpoint of interest). In the context of several intercurrent events with different strategies, associated statistical methods could be complex and rely on various assumptions that cannot be verified from the data (missing at random, missing not at random). In such cases, sensitivity analyses play an important role. The objective of this internship if, in a biostatistician team, to work on different intercurrent and missing data handling methodologies (Multiple Imputation, Pattern-Mixture Model, …) and to make a literature review on sensitivity analyses of those different mechanisms of missingness. Mission 1: Familiarization with ICH-E9 addendum and intercurrent events and missing data handling methods, based on existing literature Mission 2: Literature review on sensitivity analyses to missing data Mission 3: Implementation and comparison of those methods on a simulated data set Mission 4: Application to a real data set Skills in software R and SAS, as well as interest in life sciences are necessary.
En savoir plus :www.servier.fr
Contact :damien.chimits@servier.com
Stage de fin d'étude : méthodes de sélection de variables OMICS predictives
Publiée le 31/10/2018 02:42.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :SERVIER
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Biostatistiques/ Biomathématiques / Statistiques appliquées
Description :Recherche, évaluation et implémentation de méthodes de sélection de variables OMICS prédictives. Dans le cadre de la médecine personnalisée, l’identification de biomarqueurs – issus notamment de technologies OMICS - tient une place essentielle dans le développement de nouveaux médicaments. Les biomarqueurs peuvent jouer trois rôles : pharmacodynamique, pronostique et prédictif. On s’intéressera ici à la sélection d’un ensemble de biomarqueurs prédictifs, c’est-à-dire permettant l’identification d’un sous-groupe de patients montrant une meilleure réponse au traitement. Au sein du Centre d’Excellence « Méthodologie et Valorisation des Données » (dans une équipe dédiée à l’analyse statistique des biomarqueurs dans les études pré-cliniques et cliniques), vous serez responsable de l’identification et de l’implémentation de méthodes permettant de sélectionner des biomarqueurs prédictifs d’une réponse binaire ou prédictifs de survie. Mission 1 : Identifier les méthodes statistiques permettant de faire de la sélection de variables (OMICs) dans le cadre d’un essai clinique comparatif, avec une réponse binaire (ex. : Virtual Twins, …) ou en survie (ex. : stepwise, Cox-LASSO, Random Survival Forest, …). Mission 2 : Implémenter quelques méthodes retenues sur un jeu de données réelles et un jeu de données simulées Mission 3 : Evaluer la robustesse des méthodes et les comparer en terme de champ d’application : type de réponse, type(s) de variable(s) utilisable(s), taille d’échantillon, nombre de variables, … Des compétences en langage R et SAS et un intérêt pour les sciences de la vie sont nécessaires.
En savoir plus :www.servier.fr
Contact :guillaume.desachy@servier.com
Poste de professeur (junior) en statistique mathématique / probabilité à l'ULB (Bruxelles)
Publiée le 28/10/2018 09:14.
Référence : Poste de professeur (junior) en statistique mathématique / probabilité à l'ULB (Bruxelles).
CDI, Bruxelles.
Entreprise/Organisme :Université libre de Bruxelles
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er octobre 2019
Secteur d'activité :Académique
Description :Le département de mathématiques de l'ULB désire recruter un professeur en statistique mathématique / probabilité. L'entrée en fonction est prévue pour le 1er octobre 2019. Les candidatures sont possibles jusqu'au 15 décembre 2018. En cas de questions, les candidats potentiels sont invités à contacter Davy Paindaveine à l'adresse dpaindav@ulb.ac.be
En savoir plus :http://wwwdev.ulb.ac.be/greffe/files/6131.pdf
Mathematical statistics.pdf
Contact :dpaindav@ulb.ac.be
Lectureships in Statistics and Data Analytics (Two Positions)
Publiée le 28/10/2018 09:13.
Référence : Statistics lectureships.
CDI, Lectureship.
Entreprise/Organisme :University of Limerick, Ireland
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Early 2019
Durée du contrat :Position one: permanent. Position two: tenure track.
Rémunération :Position one: €52,187 - €83,038 p.a. Position two: €39,118 - €53,782 p.a.
Secteur d'activité :Statistics and Data Analytics
Description :We are seeking to fill two positions, a Lecturer and a Lecturer below the bar in Statistics & Data Analytics in the Department of Mathematics & Statistics. The department is responsible for teaching mathematics and statistics at all levels across the University, and also has a thriving research programme in applied mathematics and statistics. In December 2015 the department was successful in obtaining an Athena SWAN Bronze award, one of the first departmental awards given in the county, which demonstrates its commitment to addressing gender equality. Research interests in the department include the development of statistical and applied mathematical methods (and hybrids thereof) for a range of real-world applications. Examples of specific statistical topics include Bayesian modelling, functional data analysis, survival analysis, mixed effect models, and meta analyses, but further linking between statistics and applied mathematics, e.g., as part of MACSI (the Mathematics Applications Consortium for Science and Industry), would be particularly welcome. Applicants are invited from any area of statistics with particular relevance to data analytics. The successful candidate’s will have a doctoral degree (level 10NFQ) in statistics, data analytics or a closely related area, a track record in research and publication in any area of statistics and data analytics and should demonstrate a commitment to teaching at undergraduate and postgraduate levels. Experience of working in collaborative and interdisciplinary projects is also desirable, as is an awareness of how their work can impact more broadly on industry and society, and an ability to demonstrate this. Application deadline is 03-Dec-2018
En savoir plus :http://www.ul.ie/hrvacancies/
University of Limerick TWO statistics lectureships.pdf
Contact :sarah.mitchell@ul.ie
Identification de la topologie d'un réseau de distribution
Publiée le 28/10/2018 09:13.
Stage, Grenoble.
Entreprise/Organisme :Odit-e
Niveau d'études :Master
Sujet :L'objectif du stage sera de travailler à l'identification de la topologie des réseaux de distribution Basse Tension, qui sont en grande partie inconnus. Ce stage requiert des compétences en data sciences (graphs, clustering, traitement des données) et s'adresse à des personnes ayant une appétence pour les problématiques énergétique, et une volonté de contribuer à la transition énergétique.
Date de début :février 2019
Durée du contrat :5 mois
Secteur d'activité :Smart Grids, Energies renouvelables
Description :Odit-e, une jeune startup basée à Grenoble, est à la recherche d'un stagiaire en mathématiques appliquées, avec poursuite en thèse CIFRE possible. Odit-e développe des algorithmes d'aide à la décision pour les gestionnaires de réseaux électriques, dans le but de favoriser la transition énergétique.
En savoir plus :www.odit-e.com
Odit-e_stage_recherche.pdf
Contact :clementine@odit-e.com
Stage niveau M2: Prise en compte erreurs de mesure d'exposition dans les études de cohortes
Publiée le 28/10/2018 09:12.
Stage, Fontenay-Aux-Roses (92) & Paris (75).
Entreprise/Organisme :Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire (IRSN) & Université Paris-Descartes
Niveau d'études :Master
Date de début :Février - Mars ou Avril 2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :1200 euros / mois + prise en charge partielle frais de transport en commun
Description :Ce stage est destiné à un(e) étudiant(e) de M2 ou équivalent avec spécialité statistique appliquée aux sciences du vivant ayant des bases solides en modélisation probabiliste et en statistique bayésienne ainsi qu’un intérêt pour la programmation informatique et les applications en épidémiologie/santé publique. La maîtrise du langage R est indispensable. Une bonne maîtrise de l’anglais est exigée et une connaissance du langage de programmation Python serait un plus.
En savoir plus :https://www.irsn.fr/FR/Pages/Home.aspx
AnceletGuihenneuc_stage2019.pdf
Contact :sophie.ancelet@irsn.fr
Exploration de méthodes statistiques multi-tableaux pour l’agro-écologie
Publiée le 19/10/2018 23:38.
Référence : Méthodes statistiques multi-tableaux pour l’agro-écologie.
Stage, Centre de Recherches de Toulouse - Auzeville.
Entreprise/Organisme :Institut National de la Recherche Agronomique
Niveau d'études :Master
Sujet :Le projet « Muesli » piloté par des scientifiques de l’UMR Dynafor de l’INRA d’Auzeville, vise à explorer les services écosystémiques en lien avec la production agricole. Comment le paysage dans sa composition, sa complexité, est lié ou non à la production agricole et forestière ? Divers éléments ont été mesurés, de manière plus ou moins précise : le rendement en céréale à paille de 30 parcelles agricoles, le rendement estimé de placettes forestières, des services écosystémiques de pollinisation, de prédation de ravageurs, de biodiversité, les traitements en produits phytosanitaires. Le paysage peut être appréhendé de diverses manières, nous en étudierons trois: (i) le paysage « anthropologique », c’est-à-dire perçu par les hommes en termes de composition et diversité d’éléments paysagers (types de cultures, bois, haies, routes, etc …), (ii) le paysage perçu par les oiseaux (la présence des certaines espèces aviaires dénote un certain type de paysage, favorable à leur implantation), et (iii) le paysage vu par des capteurs (quelques centaines de bandes hyperspectrales, ainsi que du Lidar qui mesure la hauteur des éléments au sol). L’objectif du stage sera d’intégrer cet ensemble de données hétérogènes, bruitées, composé aussi de mesures indirectes, afin d’obtenir une vue d’ensemble qui soit parlante pour les agroécologues. La littérature scientifique propose des outils statistiques, tels que l’Analyse Factorielle Multiple (AFM), la Regularized Generalized Canonical Correlation Analysis (RGCCA), la PLS Path Modelling (PLS-PM), les Structural Equation Modelling (SEM) par exemple. La PLS-PM a donné des résultats satisfaisants sur l partie « agricole » du projet Muesli, nous proposons dans ce stage de faire de même sur les données « forêts » de Muesli. Dans un deuxième temps, selon les affinités de l’étudiant(e), nous approfondirons un des points suivants. La première piste concerne l’imputation des valeurs manquantes et leur influence dans l’analyse. La deuxième piste sera centrée sur les données hyperspectrales : comment proposer des statistiques résumant le paysage autour de chaque parcelle agricole à partir de centaines de milliers de pixels décrits par 300 bandes spectrales. Une troisième possibilité concerne la comparaison de plusieurs approches statistiques, notamment la PLS-PM et le SEM. Un sujet de thèse sera déposé cette année sur ce sujet, en prolongement du stage.
Date de début :Janvier 2019 ou plus tard
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :580 euros mensuels environ
Secteur d'activité :Recherche publique
Description :Institut National de la Recherche Agronomique
En savoir plus :NA
Prop_stage_2018-2019.pdf
Contact :magali.san-cristobal@inra.fr
stage M2 : Temporal generative neural nets
Publiée le 19/10/2018 10:52.
Référence : TGNN-MATS.
Stage, Rennes ou Vannes ou Paris.
Entreprise/Organisme :IRISA / equipe OBELIX
Niveau d'études :Master
Sujet :Temporal generative neural nets
Date de début :entre janvier et mars
Durée du contrat :5-6mois
Rémunération :grille stage
Secteur d'activité :Recherche
Description :This internship will focus on the proposition of novel generative neural networks for time series and the analysis of what information they capture. (see joint pdf for more details) Keywords: Time series, deep learning, generative neural nets as recurrent neural nets, GANs
En savoir plus :https://www-obelix.irisa.fr/
internship_gen_nn.pdf
Contact :romain.tavenard@univ-rennes2.fr
Vacance d'un poste académique temps plein en Biostatistique
Publiée le 16/10/2018 17:27.
Référence : Ecole de Santé publique (ULB) - Chaire temps plein en Biostatistique.
CDI, Campus Erasme - route de Lennik 808 - Batîment A - B-1070 Anderlecht.
Entreprise/Organisme :Université Libre de Bruxelles - Ecole de santé Publique
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er octobre 2019
Durée du contrat :Nomination pour un premier terme de 3 ans, après évaluation nomination à titre définitif
Rémunération :Barème 530 (si ancienneté de thèse de moins de 8 ans), Barème 700 (si plus de 8 ans de thèse)
Secteur d'activité :Enseignement universitaire
Description :Les activités principales liées au poste sont réparties, pour environ moitié du temps, à celles relatives à l’enseignement et pour moitié, à la recherche. En complément de ce partage, le/la candidat/e participera également à diverses responsabilités administratives en lien avec le fonctionnement habituel de l’Ecole (jurys, délibérations, commissions de recrutement, commission facultaire des doctorats…). Enfin, il/elle contribuera à la visibilité et au renforcement de la place de l’Ecole de Santé Publique dans l’expertise nationale et internationale en ce qui concerne la biostatistique et les méthodes quantitatives appliquées à l’épidémiologie. Grâce à l’environnement proposé par l’ESP et l’ULB, il/elle pourra développer une recherche productive de haut niveau. Ces développements seront notamment favorisés par les partenariats avec les autres centres de recherche de l’Ecole de Santé Publique, les facultés du Pôle Santé, dans le cadre de la plate-forme biostatistique BIOPS, mais aussi avec d’autres institutions nationales et internationales. La nomination à titre définitif a lieu à l’issue d’une période probatoire de 3 ans. Domaines de recherche Le/la titulaire a préalablement développé des compétences de recherche qui sont amenées à s’intégrer pleinement dans la philosophie des axes de recherche développés au sein du Centre de recherche « Epidémiologie, biostatistique et recherche clinique » (CR2). En raison du large spectre des domaines de santé couverts à l’ESP, en particulier au CR2, les possibilités de mettre en œuvre des méthodes biostatistiques appliquées sont très diversifiées. Elles pourront faire l’objet de projets de recherche, portés par le/la candidat/e lui/elle-même, et soumis à tout appel à crédits ou projets extérieurs à l’Université (FNRS, Régions, Europe…). Dans cette perspective, il/elle proposera un plan de développement de recherche appliquée dans son dossier de candidature. Comme biostatisticien/ne rattaché/e à ce CR, il/elle pourra notamment conduire des recherches méthodologiques de façon intégrée à celles déjà menées au CR2 ou par les autres centres de recherche de l’ESP (cf. site de l’ESP). Ces collaborations seront, entre autres, l’occasion pour lui/elle de proposer des méthodes statistiques applicables aux sciences de la santé et bien adaptées aux besoins, notamment les méthodes statistiques qui sont relativement peu utilisées jusqu’à présent dans les domaines couverts par l’ESP. Le/la titulaire bénéficiera de l’appui technique et administratif de l’Ecole de Santé Publique, du Département Recherche de l’ULB et de la Cellule Europe dans la préparation et la conduite de ses projets de recherche. Enfin, dans le cadre de sa participation aux services à la communauté, il/elle pourra contribuer à des activités de consultance en relation avec le Pôle santé de l’ULB et la plateforme Biops (https://www.ulb.ac.be/polesante/pole-sante-biops.html). Objectifs pédagogiques et scientifiques Le/la titulaire contribuera aux enseignements du Master en sciences de la santé publique (en français ; tronc commun et finalité « Epidémiologie et Biostatistique ») et aux masters de spécialisation (en anglais ou en français) ; il/elle pourra également appuyer le développement des formations « à distance ». Dans ces activités, il/elle mobilisera ses compétences pédagogiques en vue de l’acquisition, par les étudiants, de compétences théoriques et appliquées en biostatistique, leur permettant de faire face à des situations professionnelles qui exigent la maîtrise d’une démarche scientifique rigoureuse. Il/elle leur fournira ainsi des méthodes biostatistiques cohérentes et en adéquation avec les approches quantitatives utilisées en épidémiologie et recherche clinique. Il/elle participera également à l’encadrement des travaux de fin d’études. Les compétences attendues incluent des pratiques enseignantes mobilisant des pédagogies actives et l’utilisation des technologies actuelles d’information et de communication. Les contenus des enseignements et leur évaluation seront adaptés aux profils et aux effectifs étudiants. Pour préparer son dossier de candidature, le/la candidat/e peut notamment se référer au référentiel de compétences (profil d’enseignement) du Master en sciences de la santé publique disponible sur : http://www.ulb.ac.be/facs/esp/ Le/la titulaire aura la responsabilité de l’activité des assistants ou élèves-assistants donnant les exercices dirigés attenant à ses cours ; par ailleurs, il/elle sera amené/e à interagir fréquemment avec les titulaires des unités d'enseignement dont ses cours font partie, afin de garantir la cohérence de contenu. Enfin, il/elle mettra en œuvre l’évaluation des apprentissages selon des modalités qu’il/elle définira en adéquation avec ses enseignements (examen écrit, travaux personnels…). Lors de la première année, la charge maximale d’enseignement sera de 90 heures et augmentera progressivement pour atteindre 120 heures après trois ans. Cours susceptibles d’être repris dans la charge au moment du recrutement Master en Sciences de la Santé publique • SAPU-L-4012 Méthodes quantitatives en santé publique – partim Biostastique : Cours magistral 24h - Exercices dirigés 24h. • SAPU-L-4118 Analyse approfondie des données de santé – partim Biostatistique : Cours magistral 30h - Exercices dirigés 30h. • STAT-L-5215 Etudes longitudinales – partim Analyses des études longitudinales : Cours magistral 30h – Exercices dirigés 12h. • SAPU-L-5315 Pratique de l'analyse des données quantitatives en santé (avec R) – partim Rcmdr : Cours magistral 16h - Exercices dirigés 24h [option]. • SAPU-L-5314 Méthodes d'analyse exploratoire multidimensionnelle : Cours magistral 18h – Exercices dirigés 30h [option]. Master in Public Health Methodology • SAPU-L-6526 Biostatistics in public health II – partim Multivariate analysis : Cours magistral 24h et Exercices dirigés 16h. Pour apprécier le contenu détaillé de ces enseignements, le/la candidat/e peut se référer au catalogue des cours des Masters sur le site de l’ESP. Cette charge d’enseignement est indicatrice ; elle peut être amenée à évoluer en fonction des compétences du titulaire ou des besoins des programmes de Master.
En savoir plus :http://www.ulb.ac.be/ulb/vacances/academiques/index-9.html
19-A001 ESP Biostatistique.pdf
Contact :presidence.esp@ulb.ac.be
Assistant/Associate Professor in Operations Research
Publiée le 15/10/2018 21:07.
CDI, Cergy.
Entreprise/Organisme :ESSEC Business School
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Septembre 2019
Secteur d'activité :Information systems, Decision Sciences & Statistics
Description :OPEN FACULTY POSITION IN OPERATIONS RESEARCH ESSEC Business School is offering a position of Assistant Professor or Associate Professor in Operations Research for its Paris-Cergy campus, to start in September 2019. Applicants should have a strong research focus and interests in Mathematical Programming and Discrete Optimization, with a PhD or doctorate in related fields. They should also demonstrate high leadership and autonomy in research and teaching, with publications in high-quality journals in Operations Research. Salary is competitive with the European Business Schools environment. The Professor will join the Information Systems, Decision Sciences and Statistics (IDS) department, and will be part of the OMOR (Operations Management / Operations Research) research cluster of ESSEC Business School that currently gathers 9 permanent members and 10 PhD students (see website operations-management-research.essec.edu ). The applicant should be able to teach both in English and French (or French within 2 years after the appointment), and in various ESSEC Business School Programs (bachelor, master, PhD, and potentially executive education for more senior profiles). Research interests and applications concern, but are not restricted to: prescriptive analytics, data-driven optimization, supply chain management, sustainable operations, network design, facility location, transportation and routing, e-commerce and digital business. Within the Mathematical Programming research field, a particular focus on decomposition methods for large-scale optimization problems and/or optimization under uncertainty will be considered as a plus. Ideal profiles combine innovation spirit, technical depth, and a strong interest in linking theory and practice through applications. With its 3 campuses (Paris, Singapore and Rabat), ESSEC Business School is a top European Business School with international and very diverse faculty and student communities. The ESSEC Master in Management is ranked #4 worldwide by the Financial Times in 2018, and #4 in The Economist. The ESSEC Master in Finance is ranked #5 worldwide in the FT. The ESSEC Master in Data Science & Business Analytics (a joint program with Ecole Centrale Paris) is ranked #4 worldwide in the latest QS 2018 ranking. Candidates should send their applications (including a cover letter, a detailed curriculum vitae, a list of publications emphasizing the four most representative ones, teaching and research statement and three recommendation letters) to: Ms Frédérique Jean-Louis, IDS Department Administrative Assistant OR-position2019@essec.edu The closing date for applications is December 18, 2018. For further information on academic matters and Operations Research at ESSEC, prospective candidates are invited to contact Prof. Laurent Alfandari (alfandari@essec.edu) and/or Prof. Ivana Ljubic (ljubic@essec.edu), IDS Professors of Operations Research and Decision Analytics.
En savoir plus :http://www.essec.edu/fr/
Operations_Research_position_2019_ESSEC_Business_School.pdf
Contact :or-position2019@essec.edu
Biostatisticien en Recherche Clinique
Publiée le 15/10/2018 13:55.
CDD, 229 cours de l'Argonne 33076 Bordeaux Cedex.
Entreprise/Organisme :Institut Bergonié
Niveau d'études :Master
Date de début :Poste à pourvoir immédiatement
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Santé
Description :Missions principales: Définir et mettre en place des méthodologies biostatistiques nécessaires aux études Réaliser les analyses statistiques des données des études précliniques et cliniques et des enquêtes épidémiologiques Analyser et interpréter les résultats du point de vue statistique
En savoir plus :Statisticien Institut Bergonié - Bordeaux - Essais Cliniques_2018
Statisticien Institut Bergonié - Bordeaux - Essais Cliniques_2018.pdf
Contact :a.dugue@bordeaux.unicancer.fr

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