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Postdoc : Analyse multivariée pour les événements extrêmes et applications aux systèmes multirisques

Publiée le 18/09/2022 10:25.

Postdoc, Avignon.

Entreprise/Organisme :	INRAE
Niveau d'études :	Doctorat
Date de début :	Janvier 2023
Durée du contrat :	18 mois
Description :	Postdoc de 18 mois. Voir la fiche descriptive pour plus de détails.
En savoir plus :	https://biosp.mathnum.inrae.fr/ offre-postdoc-ANOVEX.pdf
Contact :	thomas.opitz@inrae.fr

Ingénieur d’études en data science sur l’alimentation sur mesure pour les vaches laitières

Publiée le 15/09/2022 08:44.

Référence : ideleharpagon.

CDD, St Gilles (35).

Entreprise/Organisme :	INRAE
Niveau d'études :	Master
Date de début :	octobre 2022
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	2 033 euros brut
Secteur d'activité :	Agriculture
Description :	Le projet se propose d’identifier et de comprendre les réponses adaptatives de chaque vache à une baisse du concentré afin de définir différents profils adaptatifs au moyen d’un essai baissant l’apport en concentré de production au DAC. Les missions de la personne recrutée consisteront à analyser le jeu de données issu de cet essai pour ensuite :  estimer la variabilité des réponses individuelles aux challenges du concentré de production,  identifier des classes de réponse (profils de réponses) et estimer la répétabilité de ces profils au cours de la lactation,  utiliser le modèle InSiliCow (collaboration avec l’UMR MoSAR, INRAE, Paris) pour simuler la diversité des profils de réponse possible et ainsi mieux définir les profils de réponse. La personne recrutée pourra également interagir avec des éleveurs et conseillers, notamment via des présentations des profils de réponse.
En savoir plus :	http://idele.fr/services/datastat.html CDD 6 mois Harpagon.pdf
Contact :	elodie.doutart@idele.fr

Chargé/e d'études et d'analyse de données sur les salaires

Publiée le 12/09/2022 17:29.

CDD, Javel : 39-43, quai André Citroën – PARIS 15ème.

Entreprise/Organisme :	DARES
Niveau d'études :	Autre
Date de début :	01/10/2022
Durée du contrat :	3 ans
Rémunération :	variable en fonction de l'expérience du candidat
Secteur d'activité :	Etudes-audit-évaluation-contrôle interne et prospective
Description :	Titulaire du poste, vous réaliserez des études statistiques sur les salaires et leurs évolutions. Vous réaliserez des analyses ciblées pour répondre aux demandes institutionnelles sur ces sujets. Vous expertiserez enfin de nouvelles sources comme celle particulièrement riche qu'est la déclaration sociale nominative (DSN). Vous viserez à améliorer la qualité ou les délais de traitement de ces données, en appliquant des méthodes de traitement de données massives. Plus précisément : - Vous produirez des études et documents sur les salaires, en lien avec les grilles salariales et les pratiques de rémunération au sein des branches professionnelles. Vous vous intéresserez en particulier au positionnement de ces grilles salariales par rapport au Smic. Vous mènerez aussi des études approfondies à partir de données de panel sur les trajectoires des salariés entre les différentes branches. - Vous répondrez à diverses demandes institutionnelles sur les salaires. Ces travaux servent à répondre aux interrogations du ministère (en collaboration avec la direction générale du travail) et des partenaires sociaux. Vous serez associé.e à de nombreux travaux avec d'autres acteurs du ministère ou de l'Insee. Vous produirez, en particulier, des statistiques qui alimentent les travaux du Groupe d'experts sur les effets économiques et sociaux de l'extension d'accords de branche (GEE), chargé d'émettre des avis sur l'extension de certains accords, notamment salariaux. - Vous mènerez une réflexion méthodologique à plus long terme pour exploiter des bases de données nouvelles comme la DSN et mobiliser de nouvelles méthodes permettant d'améliorer encore la qualité des statistiques et réduire les délais de production. Vous pourriez être amené.e à mettre en œuvre des méthodes innovantes de traitement de données massives (big data) ou des méthodes d'exploration des accords de branches (analyse textuelle). Dans votre travail, vous mobiliserez des bases de données qui peuvent être internes (bases sur les accords salariaux de branche), comme externes (base Tous Salariés de l'Insee, textes des accords de branches). Vous serez, en particulier, responsable des bases sur les négociations et minimas de branches. Vous aurez les compétences pour mobiliser ces données de manière efficace. Enfin, vous mènerez ces différents travaux en interaction avec les autres chargés d'étude de la direction et vous participerez aussi avec l'équipe aux choix éditoriaux de l'outil de visualisation interactive des données des portraits de branches professionnelles (dataviz, https://dares.travail-emploi.gouv.fr/donnees/les-portraits-statistiques-de-branches-professionnelles). Encadrement : non Spécificités du poste / Contraintes : Télétravail possible
En savoir plus :	xx 2022-23_Chargé d'études et d'analyse de données sur les salaires_rplt EMC.pdf
Contact :	dares.recrutement@travail.gouv.fr

Offre de poste de MC en statistique appliquée (CDD) à VetAgro Sup à Lempdes (63)

Publiée le 11/09/2022 20:47.

CDD, Le poste est basé sur le campus agronomique de VetAgro Sup, dans l’agglomération de Clermont-Ferrand.

Entreprise/Organisme :	VetAgro Sup (ministère de l’agriculture et de l’alimentation)
Niveau d'études :	Doctorat
Date de début :	01/12/2022
Durée du contrat :	2 ans
Rémunération :	minimum 2000 euros net par mois (prise en compte de l'expérience)
Secteur d'activité :	Maintien et le développement de la santé globale de l’Homme, des animaux, des végétaux et de leur en
Description :	Vous réaliserez un enseignement en statistique appliquée pour la formation d’ingénieur agronome de VetAgro Sup. Les enseignements de statistique y tiennent une place importante. En effet, dans le domaine de l’agriculture, de l’alimentation, des territoires, et plus globalement dans le domaine One Health, la statistique prend une place centrale en tant que méthode scientifique et d’aide à la décision. Vous proposerez dans vos enseignements des applications pratiques dans différents domaines. Vous enseignerez en quoi la statistique s’intègre dans une démarche scientifique globale : formalisation du problème posé ; identification des données nécessaires (bases de données existantes ou à créer, échantillonnage, enquêtes, etc.) ; structuration du jeu de données ; choix des outils statistiques ; réalisation des traitements ; analyse et interprétation des résultats ; valorisation des résultats. Vous assurerez l’enseignement de différentes méthodes statistiques (principalement avec le langage R) : analyse exploratoire des données (méthodes uni et bivariées), analyses multivariées (analyses factorielles, classifications), tests d’hypothèses, modélisation statistique (modèles linéaires, modèles mixtes). Vous proposerez une initiation au traitement des big data (données massives multivariées), avec les outils d’intelligence artificielle (deep learning, machine learning…). Vous interviendrez dans le cursus étudiant et dans le cursus apprentissage, dans le tronc commun et en option de dernière année d’ingénieur. Vous pourrez participer à des actions de formation continue. Vous mobiliserez des modalités pédagogiques diversifiées dont le recours au numérique. Vous travaillerez en interaction avec d'autres enseignant·e·s mobilisant la statistique dans le cadre de leurs enseignements au sein de VetAgro Sup. Vous vous impliquerez dans des missions variées d’enseignement, dont du tutorat individuel et collectif : suivi de travaux de groupe, accompagnement individuel (stages de fin d’études, contrats d’alternance). Vous vous impliquerez dans des réflexions collectives sur l’évolution des formations. Vous effectuerez un service de 192 heures équivalent TD (travaux dirigés et cours magistraux), en formation initiale et par apprentissage, soit un mi-temps d’enseignement. Vous disposerez d’un mi-temps pour développer vos activités de recherche dans l’unité de recherche de votre choix au sein de VetAgro Sup (12 unités de recherche). Vous pourrez si vous le souhaitez développer des outils logiciels à destination de la communauté scientifique, en privilégiant les solutions accessibles librement sous R ou Python. - Statistique appliquée, - Goût pour l’enseignement de la statistique à un public non spécialiste, - Bon relationnel, capacité d’écoute, - Goût pour la pluridisciplinarité et le travail en équipe, - Capacités pédagogiques et appétence pour l’enseignement, - La maitrise de l’anglais serait un plus.
En savoir plus :	https://careers.flatchr.io/vacancy/1zj8md6k3gbnyz70-enseignant-chercheur-en-statistique-appliquee-h-f?partner=45
Contact :	olivier.aznar@vetagro-sup.fr

Ingénieur Traitement de données et Intelligence artificielle en spectroscopies H/F

Publiée le 06/09/2022 10:16.

Référence : Ingénieur Traitement de données et Intelligence artificielle en spectroscopies H/F.

CDI, CEA Saclay.

Entreprise/Organisme :	CEA
Niveau d'études :	Master
Date de début :	03/10/2022
Description :	Au sein du NIMBE, le LAPA étudie les comportements sur le long terme des matériaux par des méthodes d’analyses physicochimiques et notamment différents types de spectrométries (Raman, EDS couplée au MEB, STXM, XRF …). Le LEEL, quant à lui étudie les matériaux pour l’énergie au travers de spectroscopies combinées (PIXE, PIGE, NRA, …) issues d’analyses par faisceaux d’ions. Dans le cadre du PEPR Diadem le LEEL met également en place une analyse par LIBS en temps réel des nanoparticules synthétisées au laboratoire et dont l’interprétation assistée par IA doit permettre une rétroaction sur le procédé de synthèse. L’ingénieur·e recruté·e sera donc chargé·e de mettre en place des approches innovantes d’exploitation de ces données spectroscopiques en lien étroit avec leur processus d’acquisition d’une part, leur stockage pérenne et leur partage d’autre part et notamment par les activités suivantes : • Organisation de la chaîne de traitement des données issues des appareillages d’analyse structurale et chimique, des données brutes, en passant par le prétraitement et jusqu’à l'analyse statistique chimiométrique (PCA, ICA, MCR-ALS…) et par IA (réseau de neurones, Support Vector Machine…), • Développement d’actions spécifiques de recherche et développement autour de ces méthodes pour prendre en compte les particularités d'une étude statistique des données analytiques en imageries hyper-spectrales multi techniques et ce de la reconnaissance de composés (segmentation, identification de singularités…) au couplage des données (appariement avec changement d’échelles, Analyse multiblocs, Méthodes topologiques, etc). • Organisation des bases de données analytiques du LAPA, du LEEL et du NIMBE et leur interopérabilité dans le cadre de programmes collaboratifs nationaux ou internationaux • Formation des utilisateurs, doctorants, ingénieurs et chercheurs qui ont besoin de mettre en oeuvre des méthodes et des outils statistiques pour le traitement de leurs données • Veille scientifique et technologique sur les nouvelles méthodes développées dans le domaine
En savoir plus :	https://www.emploi.cea.fr/offre-de-emploi/emploi-ingenieur-traitement-de-donnees-et-intelligence-art CEA - Ingénieur Traitement de données et Intelligence artificielle en spectroscopies H_F.pdf
Contact :	martine.mayne@cea.fr

Master 2 recherche en biostatistiques - Etude PREDICAS

Publiée le 01/09/2022 13:36.

Stage, CHU Grenoble Alpes - Laboratoire du Sommeil - CS10217 - 38043 Grenoble Cedex 9.

Entreprise/Organisme :	Laboratoire HP2 - INSERM U1300 - Université Grenoble Alpes et CHU Grenoble Alpes
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Prédiction de l’apnée du sommeil après un accident vasculaire cérébral : développement d’un score d’orientation diagnostique pour améliorer le dépistage Acronyme : PREDICAS Dans les suites d’un accident vasculaire cérébral (AVC), près de la moitié des patients présentent une apnée du sommeil (AS) modérée à sévère. L’AS non traitée dans les suites d’un AVC est associée à un pronostic défavorable. Les recommandations internationales soutiennent le développement du dépistage et du diagnostic de l’AS en prévention secondaire dans les suites d’un AVC. Le développement d’outils permettant de mieux identifier les patients à risque d’AS post-AVC est requis, afin d’optimiser le diagnostic d’AS.
Date de début :	Janvier 2023
Durée du contrat :	CDD - 6 mois
Rémunération :	Bourse de Master de la Société Française de Recherche et Médecine du Sommeil (SFRMS)
Secteur d'activité :	Santé - Médecine du sommeil et pathologies cérébrovasculaires
Description :	En collaboration avec l’équipe médicale du projet, l’étudiant(e) contribuera à développer et valider un score diagnostique d’AS post-AVC, en s’appuyant sur une cohorte prospective établie au sein du CHU Grenoble Alpes. La/Le candidat(e) sélectionné(e) devra être titulaire d’un master 1 en biostatistiques, épidémiologie ou en data sciences. Des compétences en machine learning seront valorisées. Ses missions consisteront, en collaboration avec l’équipe médicale et data du projet (i) à l’actualisation des connaissances dans le domaine de la prédiction du risque d’AS post-AVC par une analyse de la littérature et (ii) à l’établissement d’un score diagnostique d’AS post-AVC. Le développement du score diagnostique se basera sur l’analyse transversale d'une cohorte prospective, incluant les patients ayant présenté un AVC ischémique ou un accident ischémique transitoire pris en charge dans le service des soins intensifs de neurologie vasculaire du CHU Grenoble Alpes, adressés pour une évaluation systématique clinique et polysomnographique de leur sommeil 3 mois après leur AVC. 800 patients ont été inclus prospectivement dans la base de données MARS (C.C.T.I.R.S:N°15.925bis, 23/03/2016 CNIL:MR003 N°1996650v0, 05/10/2016) entre décembre 2016 et juillet 2022. Les caractéristiques de l’AVC (cliniques et d’imagerie) ainsi que les antécédents, traitements et les données sommeil subjectives et polysomnographiques seront utilisées. Le jeu de données sera divisé en un jeu d’entraînement (75% des données) qui permettra d’entraîner différents modèles de prédiction du risque d’avoir une AS (méthode de sélection des variables basées sur des approches de régression régularisée ou de machine learning) et un jeu de validation (25%). Ces modèles seront comparés à l’aide des aires sous les courbes ROC et de leurs intervalles de confiance obtenus par boostrap. Le modèle le plus performant sera retenu. La/Le candidat(e) devra faire preuve d’un relationnel aisé, sera capable de travailler en équipe, à l’interface entre les interlocuteurs médicaux et l’équipe Data. Elle/Il devra avoir une compétence et une autonomie dans le traitement des bases de données. Une connaissance des logiciels R et/ou Python, une connaissance des modèles de prédiction et approches machine learning ainsi qu’une compétence en rédaction scientifique en anglais seront valorisées. Un article scientifique devra être soumis dans la revue Médecine du Sommeil. Description de l’unité de recherche : Le laboratoire HP2 – Hypoxie Physiopathologie est une unité INSERM (U1300) a été créé en 2001 pour développer un projet de recherche original sur les conséquences cardiovasculaires et métaboliques néfastes de l'hypoxie intermittente et de l'apnée du sommeil, en utilisant à la fois des modèles animaux et une recherche clinique innovante. Il est associé au laboratoire du Sommeil du CHU Grenoble Alpes, composé d’une équipe médicale possédant une expertise dans le domaine du sommeil et de sa pathologie.
En savoir plus :	NA FicheDePoste_M2R_LaboratoireHP2.pdf
Contact :	sbaillieul@chu-grenoble.fr

Thèse sur la confidentialité de l'apprentissage fédéré

Publiée le 04/08/2022 17:44.

Thèse, Saclay (Ile-de-France).

Entreprise/Organisme :	CEA LIST
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Violation de confidentialité dans le processus d’apprentissage fédéré: quelles sont les menaces, attaques et défenses en présence d’acteurs malveillants ?
Date de début :	11/2022
Durée du contrat :	3 ans
Description :	En 2016, Google publie les principes fondateurs de l’apprentissage fédéré avec la promesse de créer des IA sans compromettre les données des utilisateurs. Cette méthode est en train de changer le paradigme actuel de l’IA centralisée, où construire de meilleurs modèles se résume souvent à collecter toujours plus de données personnelles et les centraliser sur un serveur. L’apprentissage fédéré est une approche collaborative où tous les utilisateurs d’un service participent à l’apprentissage du modèle sans transmettre leurs données personnelles mais uniquement les paramètres du modèle mis à jour localement. Au lieu de centraliser les données, seuls les paramètres du modèle sont agrégés sur le serveur central ce qui permet d'améliorer la confidentialité des données et de limiter les coûts de communication. Notre sujet de thèse aborde un verrou fondamental de l’apprentissage fédéré qui est celui de la confidentialité. Par construction, l'apprentissage fédéré apparait comme une solution pour la confidentialité des données mais pas pour la confidentialité du modèle. Et même si les paramètres du modèle contiennent beaucoup moins d’informations à propos des clients que les données brutes, il est tout à fait envisageable d’inférer des informations clients à partir d’un modèle statistique. Cette menace est particulièrement présente dans le cadre fédéré où des acteurs malveillants (clients ou serveur) peuvent exploiter les paramètres transmis à chaque tour pour reconstruire de l’information à propos des individus. L'objectif de la thèse est de faire un tour d'horizon des attaques déployées dans le cadre fédéré pour ensuite proposer des solutions innovantes pour garantir la confidentialité des données face à un serveur ou des clients malveillants.
En savoir plus :	https://list.cea.fr/fr/ sujet_these_apprentissage_fédéré.pdf
Contact :	aurelien.mayoue@cea.fr

Construction de nouveaux critères multi-objectifs pour la sélection variétale

Publiée le 29/06/2022 12:14.

Référence : offre de stage de césure d'école ingénieur.

Stage, Jouy-en-Josas.

Entreprise/Organisme :	INRAE
Niveau d'études :	Master
Date de début :	A partir de septembre 2022
Durée du contrat :	5 à 6 mois
Rémunération :	Environ 55O euro mensuel de gratification
Secteur d'activité :	recherche
Description :	L'objectif de ce stage est de construire de nouveaux critères pour la sélection variétale, en tenant compte de plusieurs objectifs simultanément. On pourra par exemple chercher à maximiser le rendement et la surface foliaire de la plante. Une autre cible serait de tenir compte de la variabilité environnementale, par exemple en considérant le rendement dans différentes conditions environnementales. La prise en compte de plusieurs objectifs simultanément permettra de sélectionner des variétés robustes, par exemple dans plusieurs environnements ou dans des environnements extrêmes dans un contexte de changement climatique.
En savoir plus :	http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn offre_stage_optimisation_multicritere_appli_plante.pdf
Contact :	estelle.kuhn@inrae.fr

Statistical degradation modelling of heart bioprosthetic valves

Publiée le 10/05/2022 15:12.

Référence : POSTDOC in Statistical degradation modelling.

Postdoc, Marseille.

Entreprise/Organisme :	Aix Marseille Université
Niveau d'études :	Doctorat
Date de début :	entre 1/09/2022 et 1/12/2022
Durée du contrat :	12 months
Rémunération :	between 2466€ Brut (1982€ net) and 2891 € Brut (2323 € net)
Secteur d'activité :	Statistique, bio-statistique, fiabilité
Description :	L’objectif du post-doc est donc de construire, à partir des méthodes statistiques et des modèles stochastiques, un modèle prédictif de dégradation à long terme des bio-prothèses de valves cardiaques, en modélisant l'évolution en temps de marqueurs valvulaires.
En savoir plus :	NA Postdoc-valve-anglais.pdf
Contact :	mitra.fouladirad@centrale-marseille.fr

TECHNICIEN SUPPORT UTILISATEURS LOGICIEL SPHINX H/F

Publiée le 05/11/2021 17:36.

CDI, CHAVANOD (74).

Entreprise/Organisme :	LE SPHINX DEVELOPPEMENT
Niveau d'études :	DUT/Licence ou équivalent
Date de début :	Dès que possible
Secteur d'activité :	Edition de logiciels applicatifs d'enquêtes statistiques et d'analyse de données
Description :	La société Le Sphinx Développement, leader sur son marché avec plus de 30 000 clients, propose une gamme complète de logiciels dédiés à l’enquête et à l’analyse de données. 70 collaborateurs répartis sur 2 sites (Grenoble et Annecy) travaillent avec un objectif commun : améliorer la qualité des solutions et la satisfaction des utilisateurs. Dans le cadre de son développement, la société cherche aujourd’hui à renforcer son équipe de support utilisateurs logiciels. Missions Au sein d’un service de 4 personnes, vous intervenez auprès de nos clients logiciels par téléphone et par mail, pour leur apporter un conseil technique et méthodologique, à toutes les étapes de leur projet : conception de questionnaires, diffusion (internet, sms, face à face, téléphone), analyse des résultats. Vous êtes de plus chargé(e) de suivre et de documenter l’évolution de la demande (solution, remontée de bug) dans notre outil de ticketing. Enfin vous intervenez sur différentes taches auprès de nos utilisateurs à savoir : • Demandes concernant le bon fonctionnement du logiciel (installation, activation de licences, exécution) • Gestion des comptes utilisateurs Sphinx Online (création, modification, suppression) • Demandes d’améliorations concernant nos solutions Profil • De formation Bac+2/3 minimum, idéalement issu d’un DUT STID ou d’une Licence Professionnelle Statistiques (ESSM), vous avez un intérêt marqué pour les enquêtes statistiques et l'informatique. • Dans le but de solutionner les demandes de nos clients, vous êtes à l’aise au téléphone, vous disposez d’un forte capacité d’écoute et de qualités pédagogiques. • Vous êtes quelqu'un d'enthousiaste, patient, dynamique, rigoureux avec de l’empathie et savez faire preuve de diplomatie • Votre adaptabilité, votre réactivité et votre curiosité vous permettent de trouver rapidement une solution à la problématique de nos clients. • Votre curiosité et envie d’apprendre vous permettront de développer votre niveau de connaissance des nouvelles versions de logiciels Sphinx et des nouvelles technologies que nous mettons en place régulièrement Compétences • Vous maitrisez les méthodologies d’études quantitatives : vous connaissez le fonctionnement d'une étude, vous savez ce qu'est une "condition de présentation", un "renvoi", une question fermée / ouverte / échelle. • La maitrise des solutions Sphinx (IQ2 / Declic / Dataviv) est fortement appréciée et vous permettra d'être rapidement autonome. • Des compétences informatique (notion de programmation, notions de serveurs) et en statistiques (les termes khi2, corrélations, ACP ne vous sont pas inconnus) seraient un plus. Avantages 13ème mois / Tickets restaurants / Chèques vacances / Intéressement / Télétravail / RTT Merci d’envoyer vos candidatures (CV + lettre de motivation) par mail à l’attention de Rémi Montes à l’adresse suivante : rmontes@lesphinx.eu
En savoir plus :	https://www.lesphinx-developpement.fr/ Offre_Support_technique.pdf
Contact :	rmontes@lesphinx.eu

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