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Professeur - Profil Apprentissage Statistique

Publiée le 15/10/2018 13:41.

Référence : PR Apprentissage Statistique ECN.

CDI, Nantes - ECN - Laboratoire de Mathématiques Jean Leray.

Entreprise/Organisme :	Ecole Centrale de Nantes -
Niveau d'études :	Autre
Date de début :	septembre 2019
Description :	Un poste de Professeur des Universités , profil apprentissage statistique, est susceptible d'être ouvert à l’École Centrale de Nantes. Le.a candidat.e sera accueilli.e au Laboratoire de Mathématiques Jean Leray. Les candidat.e.s intéressé.e.s sont vivement encouragé.e.s à contacter Bertrand MICHEL (bertrand.michel@ec-nantes.fr) pour tout renseignement.
En savoir plus :	https://www.ec-nantes.fr/
Contact :	bertrand.michel@ec-nantes.fr

PhD position in Statistical Data Science

Publiée le 14/10/2018 17:28.

Référence : PhD in Statistics: FDA.

Thèse, Lancaster, U.K..

Entreprise/Organisme :	Department of Mathematics and Statistics, Lancaster University
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Large scale functional data analysis for energy analytics: Characterising the influence of stakeholders on building energy consumption
Date de début :	Preferably 1/1/2019
Durée du contrat :	36 months
Rémunération :	Funding covers UK/EU fees and stipend (£14,777 per year for 2018 entry)
Description :	Please see the attachment
En savoir plus :	http://www.lancaster.ac.uk/maths/study/phd/#d.en.352671 ESRC_CASE_phd_position2.pdf
Contact :	juhyun.park@lancaster.ac.uk

STATISTICIEN(NE) Compétence Méta-génomique

Publiée le 14/10/2018 17:28.

Référence : IT&M STATS 24.

CDI, ILE DE FRANCE.

Entreprise/Organisme :	IT&M STATS
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Missions  Proposition de méthodologie en discussion avec la biostatisticienne  Réalisation des analyses sous R et visualisations  Préparation des supports et restitution des résultats  Participation aux rapports (supports et rapports en anglais)  Autres questions statistiques ponctuelles  Recherche bibliographique dans le domaine Types d’analyses statistiques  Anova et tests post-hocs  Tests non paramétriques  Calcul de sample size  Ajustement pour tests multiples  Méthodes spécifiques aux données de séquençage : Principal coordinate analysis, analyse différentielle  Sous R, utilisation notamment des packages ggplot2, phyloseq, DESeq2…
Date de début :	URGENT
Durée du contrat :	POSTE PERMANENT
Rémunération :	SELON EXPERIENCE
Secteur d'activité :	Spécialisée dans le domaine de la Recherche Clinique
Description :	Spécialisée dans le domaine de la Recherche Clinique, la société IT&M STATS développe un pôle de compétences dans les différents métiers de la Recherche Clinique (Data Managers, Biostatisticien(ne)s, Analystes Programmeurs SAS…) Nous basons notre relation sure : o Un respect des collaborateurs et des clients, de leurs aspirations, o Un suivi personnalisé des collaborateurs et des clients, o Une gestion régulière des carrières des collaborateurs, o Des échanges transparents, o Une réactivité, une disponibilité et une écoute permanentes. Nous recherchons pour l’un de nos clients, une société de biotechnologies en croissance basée à Paris un Consultant Statisticien spécialisé en méta-génomique
En savoir plus :	www.itm-stats.com
Contact :	mn.coubez@itm-stats.com

Biostatistician Internship

Publiée le 10/10/2018 08:58.

Stage, Chilly-Mazarin (91).

Entreprise/Organisme :	Sanofi R&D
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Using STEPP analysis to represent and explore biomarkers signature in precision medicine
Date de début :	from February 2019
Durée du contrat :	6 months
Rémunération :	yes
Secteur d'activité :	Genomics & Pharma
Description :	see pdf
En savoir plus :	NA Stage_2019_TM_bac5_STEPP.pdf
Contact :	emilie.gerard@sanofi.com

Modélisation du signal de capteurs diélectriques LWS et analyse des événements d'humectation

Publiée le 08/10/2018 11:39.

Référence : Modélisation signal capteurs diélectriques.

Stage, Le Rheu.

Entreprise/Organisme :	Inra / Ietr
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Modélisation du signal de capteurs diélectriques LWS et analyse des événements d'humectation dans les couverts végétaux
Date de début :	Gratification de stage, environ 554,40 euros par mois
Durée du contrat :	6 mois
Secteur d'activité :	épidémiologie végétale, agronomie, climat
Description :	La présence d'eau libre à la surface des tissus végétaux au sein d'un couvert, principalement due à la pluie et la rosée, est déterminante pour prédire le risque d'infection de nombreux pathogènes fongiques. Ainsi, la détection et la caractérisation des événements d'humectation durant le cycle de culture est central pour prédire le développement des maladies et optimiser leurs gestions. Depuis plusieurs années l'Inra de Rennes mène des études sur différentes cultures mono et pluri-spécifiques (pois, pomme de terre, pois-blé) dans le but de définir des architectures de couverts défavorables aux maladies, par exemple en favorisant un microclimat plus sec, qui permettraient un contrôle partiel des épidémies. Pour cela des expérimentations, au cours desquelles le microclimat est suivi pendant la période de culture, sont régulièrement menées en plein champs. L'humectation des feuilles est elle mesurée à l'aide des capteurs diélectriques filaires (Leaf Wetness Sensor) qui répondent lorsque de l'eau est présente sur le capteur. Les évènements d'humectation et leurs durées sont généralement obtenus en seuillant de manière empirique le signal brut du capteur. Néanmoins cette méthode d'extraction et d'analyse présente plusieurs failles : elle ne prend pas en compte (i) la dérive du niveau de base du capteur souvent observée durant la période de culture ni (ii) le bruit important généré par certains événements pluvieux qui peuvent induire des erreurs de segmentation, (iii) peut se révéler sensible au choix empirique du seuil, et, (iv) ignore l'intensité du signal qui est directement corrélée à la quantité d'eau disponible. De plus, il n'existe pas encore de modèle aléatoire, validé à ce type de données, permettant de (re)simuler des séries temporelles « réalistes » de d'humectation telles qu'observées dans les couverts. De tels modèles ou générateurs stochastiques sont particulièrement intéressant pour simuler le développement de maladies sous l'influence du (micro)climat et prédire des risques associés. L'objectif de ce stage est double. Le travail consistera tout d'abord de développer une méthode de seuillage robuste pour extraire les événements d'humectation à partir du signal brut, en prenant en compte une dérive non-linéaire du niveau de base du capteur et le bruit induit par les événements pluvieux. Après avoir extrait les événements d'humectation, auxquels seront attachés une durée et une intensité (e.g. quantité d'eau), sur un jeu de données type (i.e. plusieurs capteurs placés à différents niveaux dans le couvert) il s'agira d'analyser certaines propriétés du signal (e.g. autocorrélation, stationarité, effet aléatoire, corrélation croisée) puis, sur cette base, de proposer un premier modèle aléatoire permettant de simuler des séries temporelles réalistes (e.g. processus log-gaussien non-stationnaires, processus du télégraphe …). Ce stage sera réalisé entre l'Institut de Génétique et Protection des Plantes (Le Rheu) et l'Institut d'Electronique et de Télécommunications de Rennes (Rennes). Ainsi, le stagiaire pourra interragir avec des chercheurs modélisateurs en traitement du signal et épidémiologie végétale. Il aura à sa disposition un jeu de données conséquent acquis sur différents couverts végétaux depuis 2012 et interragira fortement avec un électronicien, responsable de l'instrumentation et l'acquisition des données.
En savoir plus :	https://www6.rennes.inra.fr/igepp/Equipes-de-recherche/Demecologie stage_Inra_Ietr_2019.pdf
Contact :	melen.leclerc@inra.fr

Analyse de tests graphomoteurs par machine learning pour une aide au diagnostic de la dysgraphie

Publiée le 06/10/2018 11:03.

Stage, Grenoble.

Entreprise/Organisme :	CEA
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Ce stage se situe dans le cadre de la capture de contexte et fait suite à des premiers travaux exploitant les paramètres cinématiques de l’écriture appliqués au test BHK, test de référence pour le diagnostic de la dysgraphie. Cependant, cette approche est dépendante de l’écriture cursive latine et n’est donc pas universelle. Elle ne permet pas non plus d’envisager un diagnostic de la dysgraphie avant le CE1, lorsque l’écriture cursive est globalement acquise par l’enfant. La base de données acquise auprès de 400 à 500 enfants présentant ou non des troubles de l'écriture - dysgraphie (collaboration avec C Jolly, LPNC – UGA) inclut non seulement les traces numériques d’écriture mais également celles obtenues lors de tests graphomoteurs (reproduction de dessins, tracés guidés). Le stage proposé vise à exploiter des caractéristiques extraites de ces tests graphomoteurs afin de proposer une approche d’aide au diagnostic de la dysgraphie qui soit plus précoce et indépendante de l’écriture. Dans cette approche, l’annotation de la base de données effectuée sur les tests BHK permet de distinguer les enfants dysgraphiques des enfants non dysgraphiques. Ainsi, les patterns obtenus à partir des tests graphomoteurs pourront être mis en relation avec ces scores afin de définir un pattern graphomoteur typique de la dysgraphie. Cependant, les variables extraites à partir des tests graphomoteurs évoluant avec l’âge, une modélisation de leur évolution en fonction de l’âge devra d’abord être effectuée afin d’évaluer quelles variables sont les plus pertinentes pour le diagnostic de la dysgraphie (collaboration avec V Brault, LJK (IMAG) - UGA). Le but est de trouver les paramètres, ou toute autre caractéristique, qui seraient les plus discriminants pour alimenter les modèles visant à évaluer si un enfant est dysgraphique ou non. A l’issue de cette étape, le lien entre l’écart d’un comportement « typique » et la possibilité qu’un enfant soit dysgraphique sera estimé à l’aide de modèles statistiques (par exemple, la régression logistique) et par des techniques de machine learning (algorithme de classification).A terme, le modèle proposé devrait permettre d'identifier des paramètres discriminant formellement les enfants dysgraphiques des enfants non dysgraphiques sans se baser sur l’écriture, proposant ainsi une aide au diagnostic de la dysgraphie applicable chez le jeune enfant et universelle.
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	Grille suivant diplôme
Description :	Ce stage se situe dans le cadre de la capture de contexte et fait suite à des premiers travaux exploitant les paramètres cinématiques de l’écriture appliqués au test BHK, test de référence pour le diagnostic de la dysgraphie. Cependant, cette approche est dépendante de l’écriture cursive latine et n’est donc pas universelle. Elle ne permet pas non plus d’envisager un diagnostic de la dysgraphie avant le CE1, lorsque l’écriture cursive est globalement acquise par l’enfant. La base de données acquise auprès de 400 à 500 enfants présentant ou non des troubles de l'écriture - dysgraphie (collaboration avec C Jolly, LPNC – UGA) inclut non seulement les traces numériques d’écriture mais également celles obtenues lors de tests graphomoteurs (reproduction de dessins, tracés guidés). Le stage proposé vise à exploiter des caractéristiques extraites de ces tests graphomoteurs afin de proposer une approche d’aide au diagnostic de la dysgraphie qui soit plus précoce et indépendante de l’écriture. Dans cette approche, l’annotation de la base de données effectuée sur les tests BHK permet de distinguer les enfants dysgraphiques des enfants non dysgraphiques. Ainsi, les patterns obtenus à partir des tests graphomoteurs pourront être mis en relation avec ces scores afin de définir un pattern graphomoteur typique de la dysgraphie. Cependant, les variables extraites à partir des tests graphomoteurs évoluant avec l’âge, une modélisation de leur évolution en fonction de l’âge devra d’abord être effectuée afin d’évaluer quelles variables sont les plus pertinentes pour le diagnostic de la dysgraphie (collaboration avec V Brault, LJK (IMAG) - UGA). Le but est de trouver les paramètres, ou toute autre caractéristique, qui seraient les plus discriminants pour alimenter les modèles visant à évaluer si un enfant est dysgraphique ou non. A l’issue de cette étape, le lien entre l’écart d’un comportement « typique » et la possibilité qu’un enfant soit dysgraphique sera estimé à l’aide de modèles statistiques (par exemple, la régression logistique) et par des techniques de machine learning (algorithme de classification).A terme, le modèle proposé devrait permettre d'identifier des paramètres discriminant formellement les enfants dysgraphiques des enfants non dysgraphiques sans se baser sur l’écriture, proposant ainsi une aide au diagnostic de la dysgraphie applicable chez le jeune enfant et universelle.
En savoir plus :	NA SujetStage_ECRITURE_2019.pdf
Contact :	etienne.labyt@cea.fr

Biostatisticien (H/F)

Publiée le 05/10/2018 13:50.

Référence : 2018-2769.

CDD, Chappes (Puy de Dome).

Entreprise/Organisme :	Limagrain
Niveau d'études :	Master
Date de début :	dés que possible
Durée du contrat :	4 mois renouvelable
Secteur d'activité :	génétique, agriculture
Description :	Au sein de la recherche Grande Culture nous recherchons un biostatisticien pour rejoindre l'équipe biostatistiques. L'équipe biostatistiques est responsable du développement et de la mise en œuvre d'outils et de méthodes d'analyses innovants, qui sont ensuite utilisés par les équipes de sélection. L'équipe s'appuie sur plusieurs domaines des statistiques, en particulier la théorie du modèle mixte, les méthodes de contrôle qualité industrielles, la génétique quantitative et la génétique des populations. Nous sommes convaincus que des méthodes d'analyses performantes sont un facteur clé de compétitivité pour l'entreprise. Missions Assurer le support et la maintenance des outils d'analyses mis à disposition des équipes de sélection Collaboration étroite avec les sélectionneurs pour les assister dans l'utilisation des outils d'analyse, les former et recueillir leurs besoins. Participer à l'analyse des données phénotypiques et génétiques ainsi qu'à l'optimisation des programmes de recherche et de sélection. Réalisation d'analyses statistiques sur différents types de données (phénotypiques, génétiques et moléculaires) et dans différents domaines (expérimentation variétale, sélection assistée par marqueurs, association génétique et sélection génomique) Suivi des innovations techniques dans le domaine de la sélection variétale Apporter une expertise statistique ponctuelle aux équipes sélection Dans ce contexte vous serez amené à collaborer avec des équipes réparties dans de nombreux pays. Profil Vous êtes issu d'une formation supérieure en statistiques, génétique quantitative, sélection animale ou végétale. Vous êtes familier avec le traitement de données de grandes dimensions, des langages et outils scientifiques (écosystème R indispensable) et bases de données (SQL). Rigoureux et à l'aise avec les chiffres, vous prêtez attention aux détails. Doté d'un bon relationnel vous appréciez d'assurer un support aux équipes opérationnelles. Votre sens de l'organisation vous permet de traiter plusieurs projets et activités en même temps et d'être réactif aux demandes tout en assurant un suivi rigoureux de votre plan d'actions. Vous maîtrisez idéalement les enjeux de l'amélioration des plantes. Anglais courant impératif
En savoir plus :	https://talent.limagrain.com/offre-de-emploi/emploi-biostatisticien-h-f-_2769.aspx
Contact :	nicolas.heslot@limagrain.com

Evaluation de facteurs de risque d’une maladie des bovins à l’aide d’un modèle de Markov caché

Publiée le 05/10/2018 13:50.

Référence : RISKBVD.

Stage, Nantes, France.

Entreprise/Organisme :	Unité Mixte de Recherche BIOEPAR
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Voir fichier pdf joint.
Date de début :	A partir de janvier 2019
Durée du contrat :	~ 6 mois
Rémunération :	~550€/mois
Secteur d'activité :	Epdémiologie animale
Description :	Contexte : La diarrhée virale bovine est une maladie à l’épidémiologie complexe qui est endémique chez les bovins partout dans le monde. La particularité de l’infection est sa transmission par des individus appelés infectés persistants immunotoloérants (IPI) dont la mère a été infectée lors d’une période critique de sa gestation. Les IPI excrètent massivement le virus mais ne se défendent pas contre l’infection. La présence de l’infection peut être déterminée de manière assez fiable par la réalisation de tests diagnostiques. Toutefois des résultats de tests ne sont pas toujours disponibles. En l’absence de résultat de test, certaines pratiques comme les achats de bovins ou certains contextes comme la fréquence de l’infection dans le voisinage pourraient être utilisés pour prédire la probabilité qu’un animal ou qu’un troupeau soit infecté. L’objectif du stage est de quantifier les associations entre la présence de l’infection et des pratiques et contextes d’élevage à partir de données récoltées dans des régions ayant mis en place un plan de maitrise collectif. Déroulement du stage : Des données de résultats de tests réalisés à intervalles réguliers dans un grand nombre de troupeaux ainsi que des données de localisation des élevages et de mouvements de bovins (achats, ventes, naissances, morts) seront disponibles. Une première étape de traitement de données consistera à construire les facteurs de risque à évaluer à partir des données brutes. Les données seront ensuite analysées à l’aide d’un modèle de type modèle de Markov caché développé dans l’unité. Le stage se déroulera à Nantes, dans l’Unité Mixte de Recherche BIOEPAR (Oniris-INRA) située à Oniris, école nationale vétérinaire agroalimentaire et de l’alimentation. Ce stage est adossé à un projet de recherche européen . La personne recrutée travaillera en interaction avec les partenaires du projet. Profil recherché : Master en statistiques ou biostatistiques, bonne connaissance du logiciel R, capacité à travailler en équipe, bonne maîtrise de l’anglais. Candidature : envoyer CV et lettre de motivation à aurelien.madouasse@oniris-nantes.fr avant le 1er novembre 2018.
En savoir plus :	https://www6.angers-nantes.inra.fr/bioepar/L-unite/Composition/Madouasse-Aurelien OffresStages2019_RISKBVD_v2.pdf
Contact :	aurelien.madouasse@oniris-nantes.fr

CEMKA recrute un(e) statisticien(ne)

Publiée le 05/10/2018 13:50.

Référence : CEMKA EMERY.

CDI, Bourg la Reine (92320).

Entreprise/Organisme :	CEMKA
Niveau d'études :	DUT/Licence ou équivalent
Date de début :	immédiat
Description :	CEMKA recrute un(e) statisticien(ne) CEMKA (www.cemka.fr) est un bureau d’études, historiquement issu d’une unité INSERM, spécialisée en économie de la santé, accès au marché, évaluation en santé publique, épidémiologie et bio-statistiques. Il regroupe une trentaine de consultants de formations variées : médecins, pharmaciens, économistes, épidémiologistes, statisticiens et data-scientists. CEMKA réalise près de 250 projets par an, pour les laboratoires pharmaceutiques, biotechs et institutions publiques françaises (Haute Autorité de Santé, Assurance Maladie, Agences Régionales de Santé, Ministère de la Santé, établissements de santé…). En intégrant CEMKA, vous serez amené à travailler dans le Pôle Bio-statistiques mais également avec l’ensemble des consultants de CEMKA. Poste proposé : Statisticien(ne) Nous recherchons un(e) statisticien(ne) junior pour contribuer aux activités du Pôle, qui comporte une équipe de 6 statisticien(ne)s. Votre activité principale consistera à réaliser des analyses de bases de données médico-administratives pour les laboratoires pharmaceutiques. Les taches sous-jacentes à ces analyses sont :  Bien comprendre la complexité des bases médico administratives, leur contenu, l’organisation des différentes tables de données entre elles, le format des tables…  Réaliser le travail de data management en amont des analyses : lecture de données, programmation des corrections de la base, recodage éventuel, création de nouvelles variables, suppression des doublons…  Réaliser les analyses statistiques conformément au plan d’analyse statistique. Pour réaliser vos premières missions, vous serez accompagné par un autre statisticien (travail en binôme). Par la suite, vous gérerez les analyses en autonomie. En outre, vous serez amené à contribuer à l’activité du Pôle bio-statistiques : projets et discussions méthodologiques internes, autres études, congrès… La personne recrutée sera sous la direction de la responsable du Pôle Bio-statistiques et sous la responsabilité des directeurs de projets. Pôle Bio-statistiques de CEMKA Le Pôle Bio-statistiques de CEMKA dispose d’une solide expérience dans l’analyse de bases de données complexes et la réalisation d’études statistiques, notamment :  L’analyse des bases de données médico-administratives : o De l’assurance maladie : SNDS, (EGB, SNIIRAM) o Du Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) :  Dans les différents champs : MCO (Médecine, Chirurgie, Obstétrique), SSR (Soins de Suite et de Réadaptation), HAD (Hospitalisation à domicile) et PSY (Psychiatrie).  La réalisation d’analyses statistiques d’études observationnelles : o Conseils méthodologiques et recommandations. o Conception des documents de l’étude : CRF, e-CRF, protocole (justification du nombre de sujets nécessaires…), DHM (Data Handling Manual) et Plan d’Analyses Statistiques (PAS). o Data-management :  Contrôle des données et demandes de corrections.  Revue des données.  Gel des bases. o Analyses statistiques descriptives et comparatives. o Analyses multivariées :  Régressions linéaires, logistiques.  Modèles mixtes (mesures répétées, splines, polynômes fractionnels).  Modèles de survie semi-paramétriques (modèles de Cox) et paramétriques (Weibull, Exponentielle, log-logistique, log-Normale, Gompertz).  Utilisation des scores de propension. o Elaboration du rapport statistique et de ses annexes En sus de ces missions, le Pôle Bio-statistiques de CEMKA assure également la réalisation d’autres travaux, notamment :  Comités scientifiques avec des experts cliniciens,  Méta-analyses et comparaisons indirectes,  Formation aux bases du SNDS. Ces travaux s’articulent régulièrement avec les autres activités de CEMKA. Profil recherché Statisticien(ne) junior avec idéalement connaissance/expérience dans le traitement des données des bases médico administratives. Formation : Niveau Bac+3 licence PRO ou bac +5 (Master). Compétences et aptitudes  Maitrise impérative de la programmation sous le logiciel SAS : SAS stat, base, macro, Proc SQL…  Rigueur scientifique.  Aptitude au travail en équipe.  Esprit d'initiative.  Adaptabilité et polyvalence. La connaissance des bases de données médico-administratives sera appréciée. Localisation du Poste CEMKA 43 Boulevard du Maréchal Joffre 92 340 Bourg La Reine (RER B) Conditions d’emploi et Modalités de candidature CDI proposé. Début immédiat. Statut cadre. Salaire : A négocier en fonction de l’expérience.  Adressez vos candidatures : CV et lettre de motivation à : corinne.emery@cemka.fr ou stephane.bouee@cemka.fr.
En savoir plus :	https://www.cemka.fr/
Contact :	corinne.emery@cemka.fr

Analyse de données métabolomiques et génomiques pour résoudre un problème de bien-être animal

Publiée le 03/10/2018 11:41.

Stage, Toulouse.

Entreprise/Organisme :	INRA
Niveau d'études :	Master
Rémunération :	Taux légal (environ 550€/mois)
Description :	voir pdf
En savoir plus :	http://www.biostat.envt.fr/wp-content/uploads/2018/10/sujet_stage_subpig.pdf sujet_stage_subpig.pdf
Contact :	subpig@nathalievialaneix.eu

Modèle de prédiction de propriétés de coupe à partir de données industrielles et pilotes

Publiée le 27/09/2018 17:30.

Référence : Prédiction.

Stage, Solaize (69360) à 20 km au sud de lyon.

Entreprise/Organisme :	IFPEN
Niveau d'études :	Master
Sujet :	L’IFPEN développe et commercialise des catalyseurs, objets permettant de réaliser les réactions chimiques souhaitées dans un temps raisonnable. La commercialisation d’un nouveau catalyseur requiert d’être capable de garantir ses performances dans des conditions non testées. La garantie repose sur des modèles dont nous devons maitriser la qualité. Les modèles étaient historiquement des modèles physiques ou corrélatifs simples et nous nous intéressons à utiliser des approches statistiques plus complexes. Le stage vise à construire des modèles de prédiction de quelques propriétés difficiles à obtenir à partir de nombreuses propriétés d’entrées connues (ce qui rentre dans le réacteur, les réglages du réacteur et une caractérisation partielle de ce qui en sort). L’enjeu du stage est de tester de nombreux algorithmes de la science des données et d’identifier les algorithmes ou les familles d’algorithmes qui décrivent correctement les données. Les algorithmes retenus seront alors entrainés pour décrire les données catalyseur par catalyseur et identifier les évolutions en fonction des catalyseurs. Les modèles seront bien sûr comparés avec les modèles actuels du procédé. Ce stage s’appuiera sur des travaux internes dont un post doc en cours. Un stage réussi pourrait déboucher sur une proposition de poste de thèse dans la continuité de ces travaux et portant sur le transfert de modèle.
Date de début :	2019
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	oui
Secteur d'activité :	Centre de R&D
Description :	IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d'innovation et de formation dans les domaines de l'énergie, du transport et de l'environnement.
En savoir plus :	http://www.ifpenergiesnouvelles.fr/ Stage prédiction de performance IFPEN.pdf
Contact :	matthieu.rolland@ifpen.fr

Apport de la science des données pour décider de la stabilité d’un point expérimental

Publiée le 27/09/2018 17:30.

Référence : Stabilisation.

Stage, Solaize (69360) à 20 km au sud de lyon.

Entreprise/Organisme :	IFPEN
Niveau d'études :	Master
Sujet :	Lors de nos expériences, nous enchainons une succession de conditions opératoires avec une période transitoire de stabilisation. Le changement de condition est décidé quand la stabilité « semble » atteinte. Changer de condition trop tôt peut conduire à un biais sur la performance, trop tard conduit à rallonger la durée des tests et donc leur cout. La question se pose en particulier à la première condition des tests très longue à stabiliser. Un critère basé sur la comparaison de l’écart entre 2 points successifs et l’incertitude de mesure conduit à un changement de condition très prématuré. La décision est aujourd’hui prise sur la base d’un examen visuel des tendances sans critère objectif. Peut-on faire mieux ? Le stage vise à prédire l’évolution future sans connaitre a priori la forme de la loi de stabilisation et à faciliter la prise de décision. Pour ce faire, des approches statistiques (séries temporelles, régression, SVM, …) seront testées et comparées. Il s’agira donc de modéliser le passé et prédire la tendance à venir. Un enjeu du stage sera de proposer un indice de confiance dans la prédiction. Le stage évaluera également l’intérêt d’exploiter simultanément deux indicateurs de stabilité simultanément. Un stage réussi pourrait déboucher sur une proposition de poste de thèse sur un autre sujet.
Date de début :	2019
Durée du contrat :	6 mois
Rémunération :	oui
Secteur d'activité :	Centre de R&D
Description :	IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d'innovation et de formation dans les domaines de l'énergie, du transport et de l'environnement.
En savoir plus :	http://www.ifpenergiesnouvelles.fr/ Stage décision de stabilité IFPEN.pdf
Contact :	matthieu.rolland@ifpen.fr

Data manager concepteur de eCRF

Publiée le 26/09/2018 17:21.

Thèse, Hôpital Trousseau Paris.

Entreprise/Organisme :	INSERM
Niveau d'études :	Master
Date de début :	Dès que possible
Durée du contrat :	12 mois renouvelable
Rémunération :	De 2282,98 € à 2765 € bruts mensuels (selon expérience)
Secteur d'activité :	Santé, Epidémiologie et recherche clinique
Description :	• Rédiger et/ou mettre à jour la documentation spécifique déjà créée relative à l’activité de data management (Cahier des charges, Plan de Data Management, Plan de Validation des Données, …) • Proposer et valider le circuit patient • Paramétrer sous REDCap des e-CRF à partir des spécifications (CRF annotés) préparés par les collaborateurs de la recherche clinique • Développer les mécanismes de synchronisation des dictionnaires de métadonnées et ontologies de référence (ex : Human Phenome Ontology) • Participer à la validation du cahier des charges de data monitoring • Participer aux réunions de pré-mise en place et de suivi des études • Former les utilisateurs de REDCap (TEC, ARC, cliniciens, etc.) • Paramétrer et émettre les requêtes, contrôler et valider les réponses aux requêtes • Réaliser le processus de gel de base et préparer les fichiers de données pour les biostatisticiens • Archiver la base de données gelée • Piloter et améliorer en continu les procédures internes relatives à ces activités et leur industrialisation, pour en garantir la qualité et adhérer aux standards internationaux recommandés
En savoir plus :	xx 20180103 FdPoste Data Manager RaDiCo.pdf
Contact :	sonia.gueguen@radico.fr

Biostatisticien

Publiée le 25/09/2018 13:54.

Référence : 180925 Effi-Stat offre d'emploi.

CDI, Paris.

Entreprise/Organisme :	Effi-Stat
Niveau d'études :	Master
Secteur d'activité :	société de services en statistique des essais cliniques
Description :	poste de biostatisticien spécialisé dans les études biomédicales - formation supérieur en statistique - expérience significative en CRO ou industrie pharmaceutique - bonne connaissance de SAS - maîtrise de l'anglais
En savoir plus :	NA 180925 Effi-Stat offre d'emploi.pdf
Contact :	job1@effi-stat.com

Data Scientist and Sport performance

Publiée le 23/09/2018 19:31.

Stage, Poitiers.

Entreprise/Organisme :	CNRS
Niveau d'études :	Master
Date de début :	début 2019 ou même plus tôt si possible
Durée du contrat :	4 à 6 mois
Secteur d'activité :	Science, Sport
Description :	Within a collaboration between the French Federation of Cycling, CNRS (National Center of Scientific Research) and INSEP (National Institute of Sport expertise and performance), you will take part in the analysis and optimization of the start technique in BMX Race. The overall objective of the project is to help optimizing the performance of Olympic athletes. Using multiple data from several measurement devices (motion capture, connected objects, etc.) and mechanical simulations, you will use statistical models and machine learning algorithms in order to extract performance criteria, classifying sub-groups of athletes and help identify promising athletes.
En savoir plus :	NA Internship Data Scientist CNRS - French national BMX cycling team.pdf
Contact :	mathieu.domalain@gmail.com

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