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Assistant Professor of Applied Statistics (tenure track)
Publiée le 19/10/2022 18:19.
CDI, 246 Greene St., NY, NY 10003.
Entreprise/Organisme :New York University
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1 Septembre 2023
Description :The Department of Applied Statistics, Social Science, and Humanities (ASH) in conjunction with the Center for Practice and Research at the Intersection of Information, Society, and Methodology (PRIISM) seeks an applied statistician for a tenure-­track assistant professor position. Applicants would ideally have expertise in computational statistics particularly for methods relevant to the social, behavioral, health, policy, or education sciences. This is a unique opportunity to secure a faculty position that honors an applied focus for a quantitative methodologist who wants to develop and evaluate methods that serve the public good. The appointment begins September 1, 2023. For more information please see the PDF or contact Jennifer Hill (jennifer.hill@nyu.edu), who is chairing the search. Applicants can submit materials through the link on the PDF, which is reproduced on this form.
En savoir plus :https://apply.interfolio.com/115708
Applied Statistician job ad 2022-2023.pdf
Contact :jennifer.hill@nyu.edu
Postdoc opening in causal inference in medicine or epidemiology
Publiée le 18/10/2022 13:19.
Postdoc, Lausanne, Suisse.
Entreprise/Organisme :Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL).
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :flexible, in 2023
Description :The position will be in the Chair of Biostatistics, mentored by Prof. Mats Stensrud and will involve research on causal inference in medicine and epidemiology. Candidates should hold a PhD in Statistics, Biostatistics, Epidemiologic Methods, Mathematics, or a related field by the starting date. Knowledge of French is not a requirement.
En savoir plus :https://www.epfl.ch/labs/biostat/open-positions/
postdoc_EPFL.pdf
Contact :carole.weissenberger@epfl.ch
Un stagiaire en biostatistique (F/H) – 6 mois– Lyon
Publiée le 16/10/2022 18:28.
Référence : 2023_Heva_Stage_Net_benefice.
Stage, Lyon.
Entreprise/Organisme :Heva
Niveau d'études :Master
Sujet :Etudier les modèles de Bénéfice Net du Traitement et de les appliquer sur une base de données issue du Système National des Données de Santé (SNDS)
Date de début :01/02/2023
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Votre rémunération est fixée en fonction de votre profil (800-1000€ bruts)
Secteur d'activité :Biostatistiques, santé, pharma, bureau d'études
Description :Depuis 2005, nous sommes leader en France dans le traitement et l’analyse des données de santé en vie réelle, et plus particulièrement celles issues des bases du Système National des Données de Santé (SNDS) et des bases en OPEN DATA. Nous élaborons et produisons pour nos clients (industries pharmaceutiques, fabricants de dispositifs médicaux, institutionnels) des études pharmaco-épidémiologiques, médico-économiques et de parcours de soins à partir de solides méthodes statistiques et de solutions innovantes s'appuyant sur l'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, …). Afin de rendre nos analyses et nos données facilement compréhensibles pour les non-experts, nous avons également développé un savoir-faire spécifique de Datavisualisation autour du développement d’outils digitaux (Sites web, Applis IOS). Nous recherchons : Un stagiaire en biostatistique (F/H) – 6 mois– Lyon Vos missions : Au sein du Pôle Méthodes et Statistiques (composé de 4 épidémiologistes et 3 biostatisticiens), en liaison avec les autres équipes techniques et scientifiques (Data Management, Data Science), vous aurez la charge d'étudier les modèles de Bénéfice Net du Traitement et de les appliquer sur une base de données issue du Système National des Données de Santé (SNDS). Le SNDS est un ensemble de bases de données pseudonymisées, comprenant notamment toutes les données de remboursement de l'assurance maladie obligatoire, en particulier les données provenant du traitement des remboursements des soins de santé (feuille de soins électroniques ou papier) et des données provenant des établissements de santé (PMSI). Dans les études épidémiologiques, on est souvent amené à comparer deux groupes d’individus sur des critères d’évaluation. Pour cela on emploie des tests paramétriques ou non-paramétriques qui souvent ne prennent en compte qu’une seule variable réponse éventuellement répétée dans le cadre d’un design longitudinal, ou plusieurs variables dans une analyse multivariée. Le stage sera l’occasion de mettre en pratique le Buyse test. Cette généralisation des tests de comparaisons appariés nous permet de comparer deux groupes sur plusieurs outcomes à la fois, indépendamment du nombre et des types de variables considérées (par exemple, discrètes, continues, temps jusqu’à la survenue de l’évènement). Cette méthode permet également de mesurer la « proportion en faveur du traitement » ou net treatment benefice, et permet de hiérarchiser les outcomes à examiner. Il pourra être envisagé de poursuivre le stage en examinant les modèles joints en fonction du profil du stagiaire et de l’avancée du stage. La mission se déroulera en plusieurs temps : • Revue de littérature pour comprendre la théorie des modèles joints et comment les appliquer à la problématique • Mise en pratique de ces méthodes d'estimation dans des études en cours, par exemple données sur la vaccination grippale (~8 millions de patients) ou données sur les effets indésirables de médicaments (~ 12,000 patients issus d’une cohorte sur la polyarthrite rhumatoïde) • Comparaison de ces méthodes avec les méthodes traditionnelles d'analyse afin de voir l'intérêt d'une telle implémentation • Diffusion et explication des résultats en interne Ce travail pourra faire l’objet d’une soumission à un congrès ou d’une publication auquel le stagiaire sera associé. Votre profil : • Étudiant en statistique Niveau Bac+5 ou équivalent (ENSAI, ISUP, M2 de statistiques, INSA) • Bases solides en analyses de données et analyses statistiques • Avoir un intérêt pour appliquer des méthodologies innovantes • Expérience dans l’utilisation de SAS et de R • Être curieux, indépendant dans le travail et bien organisé • Avoir un intérêt pour travailler dans le secteur de la santé Vos conditions de travail : Au sein de notre siège basé à Lyon, vous êtes accueilli dans une ambiance conviviale et bienveillante, dans laquelle chaque membre de l’équipe participe à une atmosphère de travail privilégiant l’entraide, favorisant la créativité et générant ainsi l’amélioration continue des compétences et de la performance au service de la satisfaction de nos clients. Votre rémunération est fixée en fonction de votre profil (800-1000€ bruts) Merci d'envoyer votre dossier de candidature (CV+ lettre de motivation) à fraguideau@hevaweb.com
En savoir plus :https://hevaweb.com/fr/offre-d-emploi
2023_Heva_Stage_Net_benefice.pdf
Contact :fraguideau@hevaweb.com
Un stagiaire en biostatistique (F/H) – 6 mois– Lyon
Publiée le 16/10/2022 18:28.
Référence : 2023_Heva_Stage_trajectoires.
Stage, Lyon.
Entreprise/Organisme :Heva
Niveau d'études :Master
Sujet :Etudier les modélisations des mélanges finis (« finite mixture models » FMM) et les appliquer sur une base de données issue du Système National des Données de Santé (SNDS)
Date de début :01/02/2023
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Votre rémunération est fixée en fonction de votre profil (800-1000€)
Secteur d'activité :Biostatistiques, santé, pharma, bureau d'études
Description :Depuis 2005, nous sommes leader en France dans le traitement et l’analyse des données de santé en vie réelle, et plus particulièrement celles issues des bases du Système National des Données de Santé (SNDS) et des bases en OPEN DATA. Nous élaborons et produisons pour nos clients (industries pharmaceutiques, fabricants de dispositifs médicaux, institutionnels) des études pharmaco-épidémiologiques, médico-économiques et de parcours de soins à partir de solides méthodes statistiques et de solutions innovantes s'appuyant sur l'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, …). Afin de rendre nos analyses et nos données facilement compréhensibles pour les non-experts, nous avons également développé un savoir-faire spécifique de Datavisualisation autour du développement d’outils digitaux (Sites web, Applis IOS). Nous recherchons : Un stagiaire en biostatistique (F/H) – 6 mois– Lyon Vos missions : Au sein du Pôle Méthodes et Statistiques (composé de 4 épidémiologistes et 3 biostatisticiens), en liaison avec les autres équipes techniques et scientifiques (Data Management, Data Science), vous serez en charge avec l’aide d’un biostatisticien senior d’étudier les modélisations des mélanges finis (« finite mixture models » FMM) et de les appliquer sur une base de données issue du Système National des Données de Santé (SNDS). Le SNDS est un ensemble de bases de données pseudonymisées, comprenant notamment toutes les données de remboursement de l'assurance maladie obligatoire, en particulier les données provenant du traitement des remboursements des soins de santé (feuille de soins électroniques ou papier) et des données provenant des établissements de santé (PMSI). Les modèles à mesures répétées (GEE, modèles mixtes) permettent d’étudier l’évolution d’une variable d’intérêt au cours du temps. Mais qu’en-est-il lorsque les patients ont des trajectoires selon un profil sous-jacent ? Les modèles FMM vont regrouper les patients dans des sous-groupes de trajectoires similaires. L'utilisation des FMM est de plus en plus populaire pour l'analyse des données longitudinales à mesures répétées (une centaine de publications en 2020 contre une vingtaine en 2010). La mission se déroulera en plusieurs temps : • Revue de littérature pour comprendre la théorie des modèles de mélanges finis et comment les appliquer aux problématiques des données SNDS. • Mise en pratique de ces méthodes d'estimation dans des études en cours : o Estimation des conditions d’initiation de la ventilation non invasive (VNI) en étudiant les trajectoires d’exacerbations avant mise sous VNI (~100 000 patients) o Stratégie de classification des stades d’évolution du cancer de la prostate en évaluant les groupes de trajectoires de surveillance active (~1 million de patients) • Valorisation des résultats en interne et diffusion externe Ce travail pourra faire l’objet d’une soumission à un congrès ou d’une publication auquel le stagiaire sera associé. Votre profil : • Étudiant en statistique Niveau Bac+5 ou équivalent (ENSAI, ISUP, M2 de statistiques, INSA) • Bases solides en analyses de données et analyses statistiques • Avoir un intérêt pour appliquer des méthodologies innovantes • Expérience dans l’utilisation de SAS et de R • Être curieux, indépendant dans le travail et bien organisé • Avoir un intérêt pour travailler dans le secteur de la santé Vos conditions de travail : Au sein de notre siège basé à Lyon, vous êtes accueilli dans une ambiance conviviale et bienveillante, dans laquelle chaque membre de l’équipe participe à une atmosphère de travail privilégiant l’entraide, favorisant la créativité et générant ainsi l’amélioration continue des compétences et de la performance au service de la satisfaction de nos clients. Votre rémunération est fixée en fonction de votre profil (800-1000€) Merci d'envoyer votre dossier de candidature (CV+ lettre de motivation) à fraguideau@hevaweb.com.
En savoir plus :https://hevaweb.com/fr/offre-d-emploi
2023_Heva_Stage_trajectoires.pdf
Contact :fraguideau@hevaweb.com
Un stagiaire en biostatistique (F/H) – 3/4 mois– Lyon
Publiée le 16/10/2022 18:28.
Référence : 2023_HEVA_Stage_Python.
Stage, Lyon.
Entreprise/Organisme :HEVA
Niveau d'études :Master
Sujet :Transcription des macros statistiques SAS existantes vers Python
Date de début :02/05/2023
Durée du contrat :3 à 4 mois
Rémunération :Votre rémunération est fixée en fonction de votre profil (600-800€)
Secteur d'activité :Biostatistiques, santé, pharma, bureau d'étude
Description :Depuis 2005, nous sommes leader en France dans le traitement et l’analyse des données de santé en vie réelle, et plus particulièrement celles issues des bases du Système National des Données de Santé (SNDS) et des bases en OPEN DATA. Nous élaborons et produisons pour nos clients (industries pharmaceutiques, fabricants de dispositifs médicaux, institutionnels) des études pharmaco-épidémiologiques, médico-économiques et de parcours de soins à partir de solides méthodes statistiques et de solutions innovantes s'appuyant sur l'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, …). Afin de rendre nos analyses et nos données facilement compréhensibles pour les non-experts, nous avons également développé un savoir-faire spécifique de Datavisualisation autour du développement d’outils digitaux (Sites web, Applis IOS). Nous recherchons : Un stagiaire en biostatistique (F/H) – 3/4 mois– Lyon Vos missions : Les méthodes de programmation évoluent avec le temps et les biostatisticiens doivent s’adapter à ces évolutions. Dans le cadre de la mise en route d’une nouvelle plateforme d’analyse, une traduction de scripts statistiques existants en SAS est nécessaire vers Python. Au sein du Pôle Méthodes et statistiques (composé de 4 épidémiologistes et 3 biostatisticiens), en liaison avec les autres équipes techniques et scientifiques (Data Management, Data Science), vous êtes en charge : • De la transcription des macros statistiques SAS existantes vers Python o Macros de statistiques descriptives (variables continues et catégorielles) o Modèles de régression : • Modèle de Cox • Modèle logistique • La validation des transcriptions des macros se fera à l’aide plusieurs jeux de données existants La transcription de ces macros pourra également être réalisée en R en fonction du profil du stagiaire et de l’avancée du stage. Votre profil : • Étudiant en statistique/informatique Niveau Bac+4 ou équivalent (ENSAI, ISUP, M1 de statistiques, M1 SISE, INSA) • Bases solides en analyses de données et analyses statistiques • Avoir un intérêt pour appliquer des méthodologies innovantes • Bonnes connaissances dans l’utilisation de Python • Expérience dans l’utilisation de SAS et de R serait un plus • Être curieux, indépendant dans le travail, rigoureux et bien organisé • Avoir un intérêt pour travailler dans le secteur de la santé Vos conditions de travail : Au sein de notre siège basé à Lyon, vous êtes accueilli dans une ambiance conviviale et bienveillante, dans laquelle chaque membre de l’équipe participe à une atmosphère de travail privilégiant l’entraide, favorisant la créativité et générant ainsi l’amélioration continue des compétences et de la performance au service de la satisfaction de nos clients. Votre rémunération est fixée en fonction de votre profil (600-800€) Merci d'envoyer votre dossier de candidature (CV+ lettre de motivation) à fraguideau@hevaweb.com.
En savoir plus :https://hevaweb.com/fr/offre-d-emploi
Contact :fraguideau@hevaweb.com
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
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

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