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Chargé/e d'études et d'analyse de données sur les salaires
Publiée le 30/11/2022 19:25.
Référence : Chargé/e d'études et d'analyse de données sur les salaires.
CDD, Javel : 39-43, quai André Citroën – PARIS 15ème.
Entreprise/Organisme :DARES
Niveau d'études :Master
Date de début :dès que possible
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 :Description du Poste : 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 Description du profil attendu : Indiquez les compétences requises sur le poste ainsi que la lettre correspondant à la légende ci-dessous. E : Savoir agir dans un contexte complexe, faire preuve de créativité, trouver de nouvelles solutions, former d’autres agents, être référent dans le domaine. M : Mettre en œuvre la compétence de manière régulière, corriger et améliorer le processus, conseiller les autres agents, optimiser le résultat. A : Savoir effectuer, de manière occasionnelle ou régulière, correctement les activités, sous le contrôle d’un autre agent, savoir repérer les dysfonctionnements. N : Disposer de notions de base, de repères généraux sur l’activité ou le processus (vocabulaire de base, principales tâches, connaissance du processus, global…) Connaissances : - Analyse économique A - Statistique et économétrie M - Rigueur dans le traitement des données M - Capacités rédactionnelles M - Traitement des données massives M - Pratique de SAS M - Analyse textuelle A Savoir-être : -Sens des relations humaines *** -Capacité d’adaptation *** -Autonomie *** -Pédagogie -Capacités d’initiative et à rendre compte *** Savoir-faire : -Travail en équipe M -Capacité de synthèse et d’analyse M -Savoir réaliser des présentations orales (réunions de travail, séminaires d’'étude…) A Description de la société : Missions de la structure : La DARES a deux missions principales : - éclairer le débat économique et social sur les questions relatives au marché du travail; - appuyer la conception et la mise en œuvre des politiques publiques dans son champ. Pour cela, la DARES : - élabore des statistiques sur les questions relatives à l'emploi, au chômage, aux politiques de l'emploi, à la formation professionnelle, aux conditions de travail et au dialogue social, en utilisant des sources administratives ou des enquêtes reconnues d'utilité publique ; - réalise et publie des analyses, des études prospectives et des travaux d'évaluation éclairant le fonctionnement du marché du travail et ses évolutions ; - entretient des liens étroits avec la recherche, en lançant notamment des appels à projet de de recherche et en accueillant des chercheurs ; - fait des propositions et chiffrages de réformes pour le cabinet de la ministre. La DARES comprend environ 170 agents, dont une forte proportion de chargés d'études statisticiens-économistes. Le département "Salaire et conventions salariales a pour principales missions l'observation et l'étude des salaires et des pratiques salariales dans les entreprises et les branches. A cet effet, il produit et exploite différentes sources statistiques relatives aux salaires et aux rémunérations complémentaires (primes, intéressement, participation, plans d’épargne en entreprise, etc.). Il produit notamment les enquêtes « Activité et conditions d'emploi de la main-d'œuvre » (Acemo) dont les indicateurs et données structurelles en matière de salaires sont particulièrement suivis par les pouvoirs publics, les partenaires sociaux et le grand public, en particulier l'enquête Acemo Participation-intéressement-épargne d'entreprise. Sur les sujets de sa compétence, le département est l''interlocuteur de départements du ministère (Direction Générale du Travail (DGT)), du Cabinet du ministre et de l'Insee. Description du Poste : 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 Description du profil attendu : Indiquez les compétences requises sur le poste ainsi que la lettre correspondant à la légende ci-dessous. E : Savoir agir dans un contexte complexe, faire preuve de créativité, trouver de nouvelles solutions, former d’autres agents, être référent dans le domaine. M : Mettre en œuvre la compétence de manière régulière, corriger et améliorer le processus, conseiller les autres agents, optimiser le résultat. A : Savoir effectuer, de manière occasionnelle ou régulière, correctement les activités, sous le contrôle d’un autre agent, savoir repérer les dysfonctionnements. N : Disposer de notions de base, de repères généraux sur l’activité ou le processus (vocabulaire de base, principales tâches, connaissance du processus, global…) Connaissances : - Analyse économique A - Statistique et économétrie M - Rigueur dans le traitement des données M - Capacités rédactionnelles M - Traitement des données massives M - Pratique de SAS M - Analyse textuelle A Savoir-être : -Sens des relations humaines *** -Capacité d’adaptation *** -Autonomie *** -Pédagogie -Capacités d’initiative et à rendre compte *** Savoir-faire : -Travail en équipe M -Capacité de synthèse et d’analyse M -Savoir réaliser des présentations orales (réunions de travail, séminaires d’'étude…) A Description de la société : Missions de la structure : La DARES a deux missions principales : - éclairer le débat économique et social sur les questions relatives au marché du travail; - appuyer la conception et la mise en œuvre des politiques publiques dans son champ. Pour cela, la DARES : - élabore des statistiques sur les questions relatives à l'emploi, au chômage, aux politiques de l'emploi, à la formation professionnelle, aux conditions de travail et au dialogue social, en utilisant des sources administratives ou des enquêtes reconnues d'utilité publique ; - réalise et publie des analyses, des études prospectives et des travaux d'évaluation éclairant le fonctionnement du marché du travail et ses évolutions ; - entretient des liens étroits avec la recherche, en lançant notamment des appels à projet de de recherche et en accueillant des chercheurs ; - fait des propositions et chiffrages de réformes pour le cabinet de la ministre. La DARES comprend environ 170 agents, dont une forte proportion de chargés d'études statisticiens-économistes. Le département "Salaire et conventions salariales a pour principales missions l'observation et l'étude des salaires et des pratiques salariales dans les entreprises et les branches. A cet effet, il produit et exploite différentes sources statistiques relatives aux salaires et aux rémunérations complémentaires (primes, intéressement, participation, plans d’épargne en entreprise, etc.). Il produit notamment les enquêtes « Activité et conditions d'emploi de la main-d'œuvre » (Acemo) dont les indicateurs et données structurelles en matière de salaires sont particulièrement suivis par les pouvoirs publics, les partenaires sociaux et le grand public, en particulier l'enquête Acemo Participation-intéressement-épargne d'entreprise. Sur les sujets de sa compétence, le département est l''interlocuteur de départements du ministère (Direction Générale du Travail (DGT)), du Cabinet du ministre et de l'Insee.
En savoir plus :NA
2022-32_Chargé d'études et d'analyse de données sur les salaires_rplt EMC.pdf
Contact :dares.recrutement@travail.gouv.fr
Junior Fellows in Artificial Intelligence EFELIA Côte d’Azur
Publiée le 30/11/2022 19:25.
CDD, Sophia-Antipolis.
Entreprise/Organisme :Université Côte d'Azur
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :Two-year term renewable once
Rémunération :Gross salary up to 3200€/month, depending on experience
Description :The Institute 3IA Côte d’Azur is currently inviting applications for several positions as “Junior Fellow in Artificial Intelligence”. The persons selected for these positions will have to share their time between a teaching duty of 128 hours ETD (equivalent exercise session) per year and a research mission in AI within one of the laboratories of Université Côte d ́Azur, INRIA, CNRS, INSERM, Eurecom or Skema Business School.
En savoir plus :https://3ia.univ-cotedazur.eu/about/apply/open-positions-efelia-cote-dazur-1
3IA-Fellows_in_AI.pdf
Contact :vincent.vandewalle@univ-cotedazur.fr
Stage (possibilité de poursuivre en thèse CIFRE) statistique sur les forêts aléatoires
Publiée le 30/11/2022 19:25.
Stage, Université Bretagne Sud (Vannes).
Entreprise/Organisme :Université Bretagne Sud - Laboratoire de Mathématiques Bretagne Atlantique - SAFRAN
Niveau d'études :Master
Sujet :Group input identification based on the random forests for grouped inputs algorithm: application on aircraft engine data. (Voir la pièce jointe pour une description précise du sujet et des modalités de candidature.)
Date de début :À partir de fin janvier 2023
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Statistiques
Description :The internship will focus on Random Forests for Grouped Inputs (RFGI, Poterie et al. 2018). More precisely, the project will consist of the following three objectives. The first objective will be to study the grouped importance score. This score is the natural extension of the mean decrease in accuracy (MDA) introduced by Breiman (2001). Some recent papers highlight some MDA’s weaknesses and suggest using other importance scores. Then, the first goal will aim at assessing and improving the performance of the group importance score. In supervised problems in which inputs have a group structure, groups are often poorly known or sometimes even completely unknown. Then, this internship's main objective will be to develop an original and data-driven method to perform group identification. The proposed strategy will use the RFGI algorithm. Some approaches based on the grouped importance score [5] and a wrapper strategy such as for instance the methods introduced in [8–10] could be studied. Other methods computationally more efficient could also be proposed. Finally, as with any ensemble method, RFGI models are not directly interpretable. Moreover, the group importance score only enables the identification of relevant predictor groups and does not provide any information about model interpretability [11–13]. So, the third objective of this internship will be to develop a tool to provide insights into how groups of inputs and outputs are related and overcome the lack of interpretability of RFGI models. Each objective will start by establishing a state-of-the-art. Moreover, all methods developed will be thoroughly assessed through experimental studies on several synthetic data sets and on high-dimensional and highly correlated data about aircraft engines. This project will be continued in a Ph.D. thesis (CIFRE thesis).
En savoir plus :NA
Intership_proposal.pdf
Contact :audrey.poterie@univ-ubs.fr
Stage Master 2 Biostatistiques
Publiée le 30/11/2022 13:56.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :Hopital Foch
Niveau d'études :Master
Sujet :Il est relativement facile de construire un modèle à partir de données, mais une partie de l'expertise statistique à une analyse utile réside dans sa capacité à valider le modèle. En effet, les conclusions tirées de modèles qui semblent s'adapter aux données peuvent être aléatoires, ce qui entraîne une mauvaise compréhension par les chercheurs de la pertinence réelle de leur modèle. Il existe de nombreuses façons de valider un modèle : graphiques de résidus, statistiques de qualité d’ajustement (critères AIC, BIC, déviance, etc) ; autant d’outils qui permettent de savoir dans quelle mesure le modèle est fidèle et en adéquation avec les données de l’échantillon. Il convient de distinguer les métriques de qualité de l’ajustement aux méthodes permettant de mesurer la capacité du modèle à prédire des résultats : on parle de performance prédictive. Tandis que la validation croisée et le ré-échantillonnage par bootstrap consistent à tester le modèle sur de nouveaux jeux de données, il existe aussi des métriques de capacités de prédiction variées qui évaluent la prédiction sur les données de l’échantillon : R², Erreur quadratique moyenne MSE, courbes ROC, AUC, C-index… Selon la nature continue ou catégorielle de la variable à expliquer, quelles sont les techniques de mesure de la performance prédictive d’un modèle ? Comment les utiliser pour valider et comparer des modèles ? Quelles méthodes appliquer dans le cas d’un modèle de survie ? L’objectif du stage sera d’identifier les différentes méthodes de performance prédictive et de développer des recommandations d’utilisation de ces méthodes (petit guide d’utilisation interne / diagramme de décision). Les méthodes les plus intéressantes seront implémentées en SAS 9.4 et/ou en R 4.2 (selon affinités et temps disponible) et seront appliquées à des jeux de données réelles de l’hôpital.
Date de début :courant 2023
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Santé - Hôpital
Description :Les équipes du service Épidémiologie-Data-Biostatistiques (EDB) la DRCI (Délégation à la Recherche Clinique et à l’Innovation) collaborent au quotidien avec les équipes médicales et soignantes, pour la mise en œuvre de recherches, ou la conduite d’études et d’essais cliniques. Le déploiement de l’entrepôt de données de santé au sein de l’hôpital permet aux équipes de l’hôpital de réaliser des études rétrospectives sur données. L’hôpital Foch recherche, pour son service EDB un stagiaire en biostatistique (F/H) pour une durée de 6 mois. Le stage est à pourvoir courant 2023.
En savoir plus :xx
Offre de stage biostat FOCH.pdf
Contact :recrutement-drci@hopital-foch.com
Stage Master Biostatistiques
Publiée le 29/11/2022 19:20.
Stage, Suresnes.
Entreprise/Organisme :Hôpital Foch
Niveau d'études :Master
Sujet :Il est relativement facile de construire un modèle à partir de données, mais une partie de l'expertise statistique à une analyse utile réside dans sa capacité à valider le modèle. En effet, les conclusions tirées de modèles qui semblent s'adapter aux données peuvent être aléatoires, ce qui entraîne une mauvaise compréhension par les chercheurs de la pertinence réelle de leur modèle. Il existe de nombreuses façons de valider un modèle : graphiques de résidus, statistiques de qualité d’ajustement (critères AIC, BIC, déviance, etc) ; autant d’outils qui permettent de savoir dans quelle mesure le modèle est fidèle et en adéquation avec les données de l’échantillon. Il convient de distinguer les métriques de qualité de l’ajustement aux méthodes permettant de mesurer la capacité du modèle à prédire des résultats : on parle de performance prédictive. Tandis que la validation croisée et le ré-échantillonnage par bootstrap consistent à tester le modèle sur de nouveaux jeux de données, il existe aussi des métriques de capacités de prédiction variées qui évaluent la prédiction sur les données de l’échantillon : R², Erreur quadratique moyenne MSE, courbes ROC, AUC, C-index… Selon la nature continue ou catégorielle de la variable à expliquer, quelles sont les techniques de mesure de la performance prédictive d’un modèle ? Comment les utiliser pour valider et comparer des modèles ? Quelles méthodes appliquer dans le cas d’un modèle de survie ? L’objectif du stage sera d’identifier les différentes méthodes de performance prédictive et de développer des recommandations d’utilisation de ces méthodes (petit guide d’utilisation interne / diagramme de décision). Les méthodes les plus intéressantes seront implémentées en SAS 9.4 et/ou en R 4.2 (selon affinités et temps disponible) et seront appliquées à des jeux de données réelles de l’hôpital.
Date de début :courant 2023
Durée du contrat :6 mois
Description :L’hôpital Foch, situé à Suresnes (Hauts de seine), est un établissement privé à but non lucratif, avec une mission de service public (ESPIC). Il est l’un des plus grands hôpitaux d’Ile-de-France avec un effectif de 2 300 collaborateurs. Sa forte implication dans l’enseignement, la formation et la recherche ainsi que son plateau médico-technique de pointe en font aujourd’hui le plus grand hôpital privé universitaire de France. Les équipes du service Épidémiologie-Data-Biostatistiques (EDB) la DRCI (Délégation à la Recherche Clinique et à l’Innovation) collaborent au quotidien avec les équipes médicales et soignantes, pour la mise en œuvre de recherches, ou la conduite d’études et d’essais cliniques. Le déploiement de l’entrepôt de données de santé au sein de l’hôpital permet aux équipes de l’hôpital de réaliser des études rétrospectives sur données. L’hôpital Foch recherche, pour son service EDB un stagiaire en biostatistique (F/H) pour une durée de 6 mois. Le stage est à pourvoir courant 2023.
En savoir plus :n/a
Offre de stage biostat FOCH.pdf
Contact :recrutement.drci@hopital-foch.com
Chargé-e de recherche en statistique appliquée à l’élaboration de stratégies thérapeutiques
Publiée le 29/11/2022 19:20.
CDI, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :voir fichier pdf
Rémunération :27588€ brut
Secteur d'activité :Recherche publique en santé animale
Description :Chargé de Recherche en statistique appliquée à la santé animale
En savoir plus :https://www6.toulouse.inrae.fr/intheres
fiche de poste CRCN.pdf
Contact :didier.concordet@envt.fr
Ingénieur.e d'étude en biostatistiques
Publiée le 29/11/2022 14:25.
CDD, Villejuif.
Entreprise/Organisme :Inserm
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :12 mois avec renouvellement possible
Rémunération :Selon barème Inserm, diplômes et expérience professionnelle
Description :La mission du statisticien sera de définir et de mettre en œuvre les méthodes statistiques pour l’analyse des données d'exposition alimentaire aux contaminants chimiques en relation avec la santé (mortalité, maladie de Parkinson, cancer, diabète de type 2) dans E3N et de participer à différents projets de recherche en lien avec cette thématique. Le statisticien contribuera aussi à définir la méthodologie pour la nouvelle récolte de données de consommation alimentaire qui est en cours de planification dans la cohorte E4N.
En savoir plus :http://www.e3n.fr/
20221128_CDD_biostatisticien.pdf
Contact :francesca.mancini@gustaveroussy.fr
Stagiaire Laboratoire biologie cellulaire et CIV (H/F)
Publiée le 26/11/2022 17:55.
Référence : 2022-7929.
Stage, 3 Rue du Manoir, 49250 La Ménitré, France.
Entreprise/Organisme :Vilmorin-Mikado
Niveau d'études :Master
Sujet :Stagiaire Laboratoire biologie cellulaire et CIV (H/F)
Durée du contrat :4 mois
Description :Voir description du sujet via l'url
En savoir plus :https://talent.limagrain.com/Pages/Offre/detailoffre.aspx?idOffre=7929&idOrigine=&LCID=1036&offerRef
Contact :benoit.leroux@vilmorinmikado.com
Machine learning, optimisation et robotique pour le design de produits à intensité carbone réduite
Publiée le 26/11/2022 17:53.
Référence : Stage BAC+5 TotalEnergies Lyon.
Stage, Solaize.
Entreprise/Organisme :TotalEnergies
Niveau d'études :Master
Sujet :L’ambition de TotalEnergies d’atteindre la neutralité carbone en 2050 impose des changements dans le développement de lubrifiants : adaptation à de nouvelles applications (véhicules hybrides ou électriques, éoliennes, etc.), incorporation de proportions croissantes de matières premières bas carbone (recyclées ou biosourcées). Dans ce contexte, des outils digitaux tels que des robots de test haut débit et une plateforme numérique d’IA pour la formulation développée par une start-up sont mis en oeuvre pour rechercher les solutions répondant aux mieux aux cibles des projets. L’objectif du stage est d’accompagner les chercheurs dans la mise en oeuvre de ces moyens innovants : - Traitement de cas d’études variés dans l’utilisation de la plateforme numérique (construction de modèles de machine learning, mise en oeuvre d’algorithmes d’optimisation sous contraintes pour proposer de nouvelles solutions à évaluer, etc.) - Exploration de la pertinence du couplage entre algorithmes de machine learning et plateforme de test robotisée - Evaluation approfondie des algorithmes de machine learning et d’optimisation intégrés dans la solution commerciale retenue et comparaison avec des librairies de référence disponibles sous python (machine learning, active learning) - Organisation d’ateliers avec les utilisateurs pilotes
Date de début :2023
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Energie
Description :L’ambition de TotalEnergies d’atteindre la neutralité carbone en 2050 impose des changements dans le développement de lubrifiants : adaptation à de nouvelles applications (véhicules hybrides ou électriques, éoliennes, etc.), incorporation de proportions croissantes de matières premières bas carbone (recyclées ou biosourcées). Dans ce contexte, des outils digitaux tels que des robots de test haut débit et une plateforme numérique d’IA pour la formulation développée par une start-up sont mis en oeuvre pour rechercher les solutions répondant aux mieux aux cibles des projets.
En savoir plus :https://totalenergies.com/fr
TotalEnergies offre stage bac+5 - ML Optimisation - conception produit.pdf
Contact :laurent.grosset@totalenergies.com
Stage de M2 sur l'impact de la perméabilité du bouchon sur le vieillissement des vins blancs
Publiée le 26/11/2022 17:52.
Référence : Stage M2 perméabilité du bouchon et vieillissement des vins blancs.
Stage, UMR MISTEA - MONTPELLIER.
Entreprise/Organisme :INRAE - Montpellier Institut Agro
Niveau d'études :Master
Sujet :Caractérisation de l’impact de la perméabilité du bouchon sur le vieillissement des vins blancs
Date de début :Entre février et avril 2023
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :gratification mensuelle selon les montants en vigueur (environ 600€/mois).
Secteur d'activité :Statistique appliquée à l'agronomie/agro-alimentaire
Description :Le choix de l’obturateur présente un fort impact sur la bonne conservation et le vieillissement des vins en bouteilles. En plus d’assurer une parfaite étanchéité aux liquides et de faire preuve d’une neutralité organoleptique, l’obturateur doit aussi permettre une maîtrise parfaite du niveau de perméabilité à l’oxygène. De ce fait, le choix de l’obturateur doit être pensé en fonction du vin embouteillé mais aussi du profil-vin souhaité lors de sa mise sur le marché à une échéance déterminée. Dans ce contexte, l'entreprise DIAM Bouchage a mené une expérience contrôlée où trois vins de matrices différentes ont été bouchés avec six obturateurs de perméabilités variées. L’évolution des vins a été suivie régulièrement pendant 3 ans à la fois d’un point de vue analytique et d’un point de vue sensoriel. Pour cela, des marqueurs de l’évolution oxydative des vins ont été suivis, tels que le SO2 libre et la teneur en oxygène dissous. De plus, des composés aromatiques de différentes familles chimiques ont été dosés. Les vins ont également été dégustés par un jury de dégustateurs experts. L’objectif de ce stage sera de caractériser l’impact des divers bouchons sur le vieillissement des vins au travers de l’analyse des différents paramètres précités. Les données recueillies pendant l’étude seront mises à disposition. Il s’agira dans un premier temps d’intégrer les différents jeux de données en tenant compte de leur hétérogénéité. L’étudiant·e pourra alors mettre en oeuvre des méthodes exploratoires (visualisation - analyses statistiques multivariées) et des méthodes d’apprentissage qui permettront d’obtenir des connaissances plus fines sur les phénomènes étudiés. Les analyses statistiques seront faites principalement en R et/ou Python.
En savoir plus :https://www6.montpellier.inrae.fr/mistea/Recrutement/Stages-Theses-Post-Doc
2023_Stage_DIAM.pdf
Contact :isabelle.sanchez@inrae.fr
Stage de M2 sur des données de croissance de mycelium de truffe dans le sol
Publiée le 23/11/2022 15:21.
Référence : Stage M2 Truffe.
Stage, Montpellier, campus de la Gaillarde.
Entreprise/Organisme :INRAE-Montpellier SupAgro
Niveau d'études :Master
Sujet :Détermination des facteurs influençant la dynamique mensuelle de croissance du mycélium de truffe dans le sol
Date de début :Entre février et avril 2022
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :gratification mensuelle selon les montants en vigueur (environ 600€/mois).
Secteur d'activité :Statistique appliquée à l'agronomie
Description :Les truffes sont des champignons vivant en symbiose ectomycorhizienne avec des arbres et arbustes. Leurs fructifications sont très appréciées et recherchées par les gastronomes. Parmi les 32 espèces de truffes présentes en Europe, la truffe noire du Périgord (Tuber melanosporum) et la truffe d’été (Tuber aestivum) sont cultivées en France. Le sujet de stage portera sur l’analyse des facteurs pouvant influencer la dynamique du mycélium de T. melanosporum et T. aestivum dans le sol. Le ou la stagiaire disposera des données mensuelles issues d’échantillonnages de sols sous 12 arbres pendant 4 ans : le mycélium de truffe a été quantifié pour connaître la dynamique de croissance de celui-ci dans le sol au cours de l’année. Différents facteurs ont été mesurés sur les mêmes sites aux mêmes moments, comme le potentiel hydrique du sol, la température du sol, la pression atmosphérique, la température de l’air, la pluviométrie… L’objectif étant de mieux comprendre si des conditions particulières d’humidité et/ou de température pourraient expliquer les hautes quantités de mycélium observées quelques années. Ces analyses pourraient amener à la mise en place d’expérimentation de terrain pour tester l’impact de ces facteurs sur le développement du mycélium et à terme sur la production de truffes. Le ou la stagiaire pourra mettre en œuvre des méthodes exploratoires des données (par exemple ACP), utiliser le modèle linéaire ou encore des méthodes d’apprentissage comme les forêts aléatoires. Les méthodes statistiques utilisées pourront être variées. Elle seront effectuées avec le logiciel R.
En savoir plus :https://www6.montpellier.inrae.fr/mistea/Recrutement/Stages-Theses-Post-Doc
offre_stage2022.pdf
Contact :meili.baragatti@supagro.fr
Nouveaux outils de modélisation des images hyperspectrales : applications agro-environnementales.
Publiée le 22/11/2022 14:34.
Référence : stageM2 hyperspectral Inrae montpellier.
Stage, Montpellier.
Entreprise/Organisme :Inrae Montpellier UMr itap
Niveau d'études :Master
Sujet :Nouveaux outils de modélisation des images hyperspectrales : applications agro-environnementales. Modélisation paramétrique dans l'espace des matrices de covariance, application à la segmentation non-supervisée d'images hyperspectrales.
Date de début :à partir de Février 2023
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :555 euros nets / mois
Secteur d'activité :modélisation paramétrique de variétés riemannienne, imagerie hyperspectrale, phénotypage
Description :L'objet du stage est d'explorer de nouvelles méthodes pour l'exploitation des images hyperspetrales, en particulier pour des applications de caractérisation du végétal comme le phénotypage et la phytopathologie. Ces méthodes se basent sur des descripteurs sous formes de matrices de covariance, décrits par des modèles de mélanges. Il s'agit d'exploiter conjointement les propriétés spatiales et spectrales de ce type de données pour réaliser des segmentations non-supervisées. Pour ce faire, le stage comprend trois axes thématiques: (i) Développement de descripteurs spectro-spatiaux sous forme de matrice de covariance (ii) Modélisation de ces descripteurs dans l'espace des matrices de covariances (iii) Implémentions algorithmique pour la caractérisation d'images hyperspectrales de matériel végétal
En savoir plus :https://www6.montpellier.inrae.fr/itap/
stage_hsi_itap_EN.pdf
Contact :florent.abdelghafour@inrae.fr
Modélisation pour l’analyse de la variabilité de réponse au virus de la sharka chez l'abricotier
Publiée le 21/11/2022 17:00.
Référence : offre de stage en statistique niveau master 2.
Stage, Jouy-en-Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation et estimation statistique pour l’analyse de la variabilité de la réponse au virus de la sharka chez l’abricotier dans le cadre d’études de génétique d’association génotype/phénotype incluant des marqueurs de grande dimension
Date de début :A partir de janvier 2023
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :Environ 55O euro mensuel de gratification
Secteur d'activité :recherche
Description :La sharka est une maladie de quarantaine touchant les arbres fruitiers de la sous-famille des Prunoideae, dont les abricotiers, pêchers, pruniers, amandiers. Elle est due à l’infection par un virus, le Plum Pox Virus (noté PPV). L’abricotier cultivé (Prunus armeniaca) en Europe est aujourd’hui isolé des populations naturelles à partir desquelles il a été domestiqué, qui sont situées en Asie Centrale. Dans le cadre d’un projet européen STONE, ces populations sauvages ont été échantillonnées. Une collection d’abricotiers sauvages a été placée en collection dans l’unité INRAE Biologie du Fruit et Pathologie à Bordeaux, génotypés au niveau du génome complet par re-séquençage ILLUMINA et phénotypés pour leur résistance au virus de la sharka. Des tests de phénotypage dits « sévères » ont été réalisés par greffage sur porte-greffe malades de 3 à 4 réplicas par génotype. Les évaluations ont consisté à réaliser des tests sérologiques semi-quantitatifs de type ELISA à raison de 2 tests successifs par cycle et ce pour 3 cycles végétatifs consécutifs. Un cycle végétatif correspond à une succession de 3 mois de dormance, en chambre froide, et de 3 à 4 mois de croissance en serre de confinement. La réponse à l’infection virale chez l’abricotier sauvage se caractérise par :   - Son taux relativement élevé de génotypes résistants en comparaison de l’abricotier cultivé   - Sa grande hétérogénéité de réponse selon les réplicas, les tests sérologiques et les cycles végétatifs Des matrices de polymorphismes nucléotidiques (marqueurs SNP) ont par ailleurs été obtenues par l’INRAE de Bordeaux, à partir des séquences de génome complet et après alignement sur une séquence de référence abricotier. Sur la base des données quantitatives générées lors du phénotypage, il convient à présent de modéliser la réponse au virus chez cette plante hôte pérenne. Il est attendu que ceci permettra de proposer des modèles d’études statistiques adaptés à ce pathosystème pour les approches de génétique d’association futures. Les données de génotypage et phénotypage de plus d’une centaine d’abricotiers sauvages sont d’ores et déjà disponibles. Objectifs du stage :   - modéliser la dynamique de réponse à l’infection en intégrant l’hétérogénéité des réponses au sein d’un modèle de mélange   - effectuer un clustering des individus sur la base de leurs réponses au virus   - prédire les probabilités a posteriori d’appartenance aux classes du mélange   - intégrer des covariables de grande dimension (marqueurs SNP) dans le modèle de mélange et sélectionner les variables pertinentes   - intégrer la structuration de la population au modèle via la matrice d’apparentement   - intégrer les informations obtenues lors d’approches de type Genome Wide Association Study (GWAS) menées par l’unité INRAE BFP de Bordeaux. L’approche envisagée reposera dans un premier temps sur des modèles de mélange et des modèles à effets mixtes pour prendre en compte les variabilités présentes dans les données. L’estimation des paramètres sera réalisée via des algorithmes numériques adaptés et efficaces. Des modèles à effets mixtes intégrant des covariables de grande dimension seront également utilisées pour analyser les effets des marqueurs SNP via une estimation pénalisée type LASSO.
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn
stage_M2_2023_modele_stat_virus_sharka.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Optimisation multi-critère et estimation en présence d’aléa. Application en science végétale
Publiée le 21/11/2022 17:00.
Référence : offre de stage en statistique niveau master 2.
Stage, Jouy-en-Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE
Niveau d'études :Master
Sujet :Optimisation multi-critère et estimation en présence d’aléa. Application à la sélection de variétés multi-performantes en végétal en présence de variabilité environnementale.
Date de début :A partir de janvier 2023
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :Environ 55O euro mensuel de gratification
Secteur d'activité :recherche
Description :Dans le contexte actuel de changement climatique, l’agriculture est au coeur des préoccupations, à la fois comme l’une des causes de ce processus, mais aussi du fait des bouleversements majeurs qu’elle subira et auxquels elle devra s’adapter. L’une des notions clés qu’il est nécessaire de mieux comprendre et maîtriser pour appréhender ces questions est celle de l’interaction entre la plante et son environnement au sens large (conditions météorologiques, conditions de sol, conduite de culture par l’agriculteur). Les interactions entre plantes sont également importantes, en particulier en agro-écologie. Par ailleurs, la plante peut être vue comme un système pouvant rendre des services multiples, par exemple comme plante de service dans des cultures en association ou pour réduire l’empreinte carbone d’une culture. Il est ainsi fondamental de pouvoir optimiser la sélection de variétés performantes sur plusieurs critères simultanément, en intégrant la variabilité environnementale qui constitue une source d’incertitude. L’objectif de ce stage est de développer une méthodologie pour réaliser une optimisation multi-critères intégrant des composantes aléatoires décrivant l’environnement de la plante (climat, sol…), d’établir ses propriétés et de quantifier ses performances. Des critères d’intérêt classiques sont par exemple le rendement et la valeur économique. D’autres critères complémentaires peuvent être par exemple l’empreinte carbone et des aspects liés à la morphologie de la plante dans un contexte de culture en mélange ou en association. Cette optimisation simultanée de plusieurs objectifs permettra de sélectionner des variétés à la fois rentables, éco-responsables et robustes dans un contexte de changement climatique. Les données de rendement disponibles pour le stage proviennent d’une expérience de 220 variétés (appelées également génotypes) de blé observées dans 42 environnements avec des conditions de cultures et climatiques contrastées. Leur génome a été caractérisé (par génotypage dense) ce qui permet de calibrer des modèles pour prédire de nouvelles variétés. Le génotypage consiste à identifier des variations le long de l’ADN. Objectifs du stage — formaliser la définition de l’ensemble des génotypes pertinents en multi-critères dans un environnement aléatoire, en généralisant la définition classique du front de Pareto issu du contexte déterministe. — proposer un estimateur de cet ensemble à partir d’observations des valeurs des critères sur un échantillon d’environnements et établir ses propriétés théoriques — proposer une méthode numérique de calcul de cet estimateur et la mettre en oeuvre sur les données du projet — proposer un estimateur de cet ensemble à partir de prédictions des valeurs des critères obtenues via un modèle prédictif et établir ses propriétés théoriques
En savoir plus :http://genome.jouy.inra.fr/~ekuhn/
stage_2023_opti_multi_crit_aleatoire.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Comparing approximations in estimating generalized linear mixed models for categorical data
Publiée le 18/11/2022 18:08.
Référence : Categorical GLMM.
Stage, Montpellier.
Entreprise/Organisme :CIRAD
Niveau d'études :Master
Sujet :Comparing approximations in estimating generalized linear mixed models for categorical data
Date de début :mars 2023
Durée du contrat :5-6 mois
Rémunération :environ 555 euros par mois
Secteur d'activité :Recherche
Description :voir le fichier joint
En savoir plus :http://amap-collaboratif.cirad.fr/pages-chercheurs/?page_id=32153
M2_2023_categorical_GLMM_english.pdf
Contact :jean-baptiste.durand@cirad.fr

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