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Consultant Data Intelligence
Publiée le 22/03/2019 16:50.
CDI, Neuilly-sur-seine.
Entreprise/Organisme :PwC France
Niveau d'études :Master
Description :Job Description & Summary Un consultant, au sein de notre pôle de conseil en technologies, est un acteur de croissance et d’innovation. Nos 700 professionnels aident chaque jour les entreprises à saisir les opportunités de ruptures technologiques permettant d'accroître la contribution de leurs données à la réussite de leur stratégie et à la création des produits et services disruptifs de demain. Aident les directions générales d’entreprises à élaborer leur stratégie et leur business model et contribue à leur mise en œuvre. En fort développement, nos équipes Data accompagnent les clients en mettant la donnée au cœur de leurs décisions stratégiques et opérationnelles. Ce que vous pouvez attendre de la mission • Etre un acteur majeur de projets innovants tant sur les parties opérationnelles que financières • Participer à la croissance de nos activités et de nos équipes en développant notre réseau Vous prendrez part à des projets variés et innovants sur tous types d’industries. Au contact direct des acteurs principaux du marché, vous participerez à apporter des innovations significatives en matière de transformation digitale des fonctions Finance, RH, Marketing et de la Data comme avantage compétitif auprès des Directions Générales, Financières et Métiers : Intervenir aux différentes phases d'un projet depuis la réalisation des diagnostics jusqu’à l’élaboration des recommandations organisationnelles, fonctionnelles et techniques (incl. Data Science) Elaborer et perfectionner les instruments de mesure (incl. algorithmes) et de contrôles liés à la qualité des données financières, comptables et opérationnelles Transformer le patrimoine de données internes et externes en intelligence métier Mettre en place des outils de gestion prévisionnelle en accompagnant nos clients sur l’ensemble de nos projets, du cadrage stratégique jusqu’à la conduite du changement, pour les fonctions : Finance, perfectionner la production et l'analyse des données stratégiques, financières et opérationnelles pour fournir une vision de bout en bout de la chaîne de valeur de nos clients pour appuyer le pilotage des activités (élaboration budgétaire, mesure de la performance, costing …), RH, améliorer la performance des fonctions au cœur de l’organisation par la diffusion d’une culture Data (gestion de la masse salariale, recrutement, …), Marketing, (pricing, budgeting, …). Designer et piloter des trajectoires d’intégration des technologies Data avec les systèmes existants. Élaborer des stratégies et architectures Data pour libérer le potentiel des données à tous les niveaux de l’organisation, Faire partie des équipes en première ligne sur les sujets tels que Blockchain ou encore RegTech, qui ont une dimension Data & Analytics extrêmement forte. Ce que nous attendons de vous : Diplôme(s) d'une école d'ingénieur ou de commerce, 3ème cycle, ou expérience entrepreneuriale, Expérience Data / BI orientée EPM d'au moins 3 ans Bonne connaissance de la fonction Finance (les fonctions RH etMarketing seraient un plus), Bonne connaissance des acteurs majeurs EPM du marché (Hyperion PBCS / Planning, IBM TM1/Planning Analytics, Tagetik, SAP SAC ou BPC, Anaplan, …) Connaissance globale des technologies Data / BI et des usages potentiels, Excellentes capacités analytiques et de résolution de problèmes métiers complexes, Aisance dans la communication écrite et orale, bon sens relationnel, autonomie et proactivité, Anglais courant impératif (écrit et oral)
En savoir plus :NA
Afficher_le_détail_de_l'offre_d'emploi_publiée.pdf
Contact :alexandre.x.loubety@pwc.com
Poste d'ATER en Sciences des données
Publiée le 22/03/2019 16:50.
CDD, Saint-Etienne-du-Rouvray (76).
Entreprise/Organisme :INSA Rouen Normandie
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :1er septembre 2019
Durée du contrat :1 an
Secteur d'activité :Ecole d'ingénieur
Description :voir fichier joint
En savoir plus :https://www.insa-rouen.fr/
Profil_Poste_ATER_ASI_GM_Litis_LMI.pdf
Contact :bruno.portier@insa-rouen.fr
Directeur / directrice des relations internationales
Publiée le 20/03/2019 14:41.
CDI, PALAISEAU.
Entreprise/Organisme :ENSAE ParisTech
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/06/2019
Durée du contrat :Titulaire détaché ou agent contractuel
Secteur d'activité :Enseignement supérieur
Description :École nationale de la statistique et de l’administration économique (ENSAE), au sein du Groupe des écoles nationales d’économie et de statistique (GENES). L’ENSAE forme des ingénieurs de haut niveau dotés d’une double compétence en économie et en statistique, et spécialisés en économie, data science, statistique, finance et actuariat. En complément de son cycle ingénieur, l’ENSAE a développé une offre de masters recherche en partenariat, ainsi qu’une offre de Mastères spécialisés accrédités par la conférence des grandes écoles. L’ENSAE et le centre de recherche associé, le CREST (Centre de recherche en économie et statistique) sont installés depuis septembre 2017 sur le campus de l’Ecole polytechnique, sur le plateau de Saclay. L'ENSAE est engagée aux côtés de l'École polytechnique, de l'ENSTA ParisTech, de Télécom ParisTech et Télécom SudParis, dans la construction d'une institution de sciences et technologies de rang mondial, l’Institut Polytechnique de Paris. HEC est également associé à ce projet.
En savoir plus :https://www.ensae.fr/recrutements-en-cours/
2019-recrutement-ensae-relations-internationales.pdf
Contact :sarah.teriitaumihau@ensae.fr
Health Informatician
Publiée le 19/03/2019 19:00.
Référence : Health Informatician - IQVIA.
CDI, Paris with traveling.
Entreprise/Organisme :IQVIA
Niveau d'études :Doctorat
Secteur d'activité :Human Data Science
Description :The Health Informatician will play a leading role in generating harmonized real-world data sets for oncology research, delivering real-world evidence studies and ultimately developing the capability and effectiveness of our site teams.
En savoir plus :https://www.iqvia.com
Health Informatician France.pdf
Contact :olivier.denquin@iqvia.com
ETUDE SUR LA THEORIE DES ENCHERES
Publiée le 19/03/2019 18:59.
Référence : 2019_AT_THEORIE DES ENCHERES.
Thèse, ANNECY (74) _ FRANCE.
Entreprise/Organisme :ARVAL TRADING
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :ETUDE SUR LA THEORIE DES ENCHERES
Description :Créé en 1989 et filiale à 100% de BNP Paribas, Arval est le spécialiste de la location de véhicules d’entreprise. Arval propose à ses clients professionnels, PME et grands Groupes internationaux des solutions dédiées visant à optimiser la mobilité de leurs collaborateurs et à externaliser les risques liés à la gestion de leur flotte automobile. Conseil d’expert et qualité de service, qui constituent les fondements de la promesse de marque d’Arval, sont délivrés dans 29 pays par plus de 6 700 collaborateurs. La flotte d’Arval s’élève à 1 100 000 de véhicules loués dans le monde. Créée en 2006, Arval Trading est spécialisée dans l'exportation de véhicules d'occasion issus du parc de location longue durée du groupe Arval, à destination des professionnels de l'automobile. La société emploie 60 personnes de différentes nationalités et a exporté l’année dernière plus de 36 000 véhicules d’occasion vers 36 pays. Nous sommes un des plus gros exportateurs de Haute Savoie et réalisons un chiffre d’affaires supérieur à 250M€. Nous avons développé un véritable savoir faire dans le domaine du commerce international. L’entreprise propose également à ses clients l’ensemble des services liés à l’achat d’un véhicule d’occasion tel que la logistique transfrontalière pour livrer les véhicules à ses clients, les formalités d’exportation et toute la gestion documentaire. Arval Trading recherche un(e) étudiant pour réaliser une étude sur la Théorie des Enchères. Descriptif de l’étude : Arval Trading vend des véhicules d’occasion via une plateforme électronique de ventes aux enchères. Afin d’appréhender de façon efficiente son système de vente, la direction générale d’Arval Trading souhaite faire réaliser une étude qui comprendra 2 volets : A- Expliquer la théorie des enchères et ses fondamentaux Ce qu’il faut faire et ce qu’il faut éviter de faire pour réussir des ventes aux enchères électroniques. B- Faire un diagnostic de nos enchères et des préconisations d’amélioration  Réaliser une étude sur nos méthodes de ventes de véhicules d’occasion,  Réaliser de préconisations dans la mise en œuvre de certaines actions,  Proposer de nouvelles solutions pour améliorer la performance de nos commerciaux.
En savoir plus :www.arvaltrading.com
2019_Etude Théorie des enchères.pdf
Contact :laurence.ferreira@arval.fr
PROJET DE THESE
Publiée le 14/03/2019 08:50.
Référence : COLOR GRAPH SLOPE.
Thèse, Université d'Angers.
Entreprise/Organisme :Université d'Angers
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :Graphical SLOPE for coloured graphical models with applications in genetics and medicine
Date de début :Entre 1/9/19 et 31/10/19
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :1400E/mois
Secteur d'activité :statistiques mathématiques, Data Sciences, Cancérologie
Description :The main objectives of this PhD Project are 1. to establish statistical guarantees for the Graphical SLOPE, 2. to develop Graphical SLOPE methods for Coloured Graphical models, taking into account the specifics of genetics and medicine data, 3. to apply Graphical SLOPE methods for Coloured Graphical models for model selection in genetical and medical data.
En savoir plus :http://math.univ-angers.fr/
PHD_COLOR_GRAPH_SLOPE.pdf
Contact :graczyk@univ-angers.fr
Lecturer / Senior Lecturer Position in Statistics at Massey University
Publiée le 13/03/2019 14:45.
CDI, Palmerston North, New Zealand.
Entreprise/Organisme :Massey University
Niveau d'études :Doctorat
Description :Applications are invited for a Lecturer/Senior Lecturer in Statistics within the School of Fundamental Sciences in the College of Sciences at Massey University (New Zealand). The School of Fundamental Sciences is a multi-disciplinary research and teaching unit within the College of Sciences at Massey University, Palmerston North. It incorporates groups in Biochemistry and Genetics; Plant and Microbial Sciences; Chemistry and Biophysics; Mathematics and Mathematical Physics; Statistics and Bioinformatics; and Computer Science and Information Technology. You will be expected to pursue independent research. You will develop collaborations across the University and beyond with researchers in other subjects; make a significant contribution to the School’s research outputs; attract research grants; and teach at any level as may be required. Existing research interests of the Statistics and Bioinformatics Group include network tomography; smoothing methods; spatial statistics; statistical genetics; statistical geophysics; statistical quality control; and statistics in epidemiology and medicine. For further information see https://masseyunicareers.nga.net.nz/cp/index.cfm?event=jobs.checkJobDetailsNewApplication&returnToEvent=jobs.listJobs&jobid=B1EFE3EC-1BCA-6392-6746-AD158DC4D346&CurATC=EXT&CurBID=62AFB35D-9273-4A11-8DCC-9DB401354197&JobListID=22FC4F47-E994-46A3-B8C9-9BC901269F43&jobsListKey=268ce81f-3b79-4614-8018-40ecdb76eae9&persistVariables=CurATC,CurBID,JobListID,jobsListKey,JobID&lid=26415900056 Enquiries of an academic nature should be directed to either Professor Martin Hazelton (Head of the School of Fundamental Sciences, Tel: +64-6-9517642; Email: m.hazelton@massey.ac.nz) or Professor Mark Bebbington (Head of the Statistics and Bioinformatics Group, Tel: +64-6-9517641; Email: m.bebbington@massey.ac.nz).
En savoir plus :https://masseyunicareers.nga.net.nz/cp/index.cfm?event=jobs.checkJobDetailsNewApplication&returnToEv
Contact :m.hazelton@massey.ac.nz
Tenure Track position for 3 years, Applied Math and Statistics
Publiée le 12/03/2019 15:47.
Référence : Tenure Track position in applied math and statistics.
CDD, Clermont-Ferrand.
Entreprise/Organisme :Université Clermont Auvergne
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/09/2019
Durée du contrat :3 years
Rémunération :around 2400€
Secteur d'activité :Statistics
Description :CDD (3 ans) de type "tenure track" en mathématiques appliquées à pourvoir au printemps 2019 (English version). Les thématiques privilégiées seront. Analyse et simulation numériques des EDP issues de la mécanique des fluides ; Analyse théorique et numérique de problèmes de contrôle et d'optimisation ; Statistique / Apprentissage statistique. La personne recrutée devra participer aux travaux interdisciplinaires que mène ou souhaite mener le LMBP dans le cadre du challenge 2 "Systèmes et services intelligents pour la production et les transports" du projet I-SITE CAP-2025. La date limite de candidature est le 14 avril. Tous les détails pour faire acte de candidature se trouvent : https://www.uca.fr/universite/travailler-a-l-uca/recrutement-de-chercheurs-et-enseignants-chercheurs-en-cdd-contract-researchers-research-professors-recruitment-42633.kjsp?RH=1498028741684
En savoir plus :https://www.uca.fr/universite/travailler-a-l-uca/recrutement-de-chercheurs-et-enseignants-chercheurs
Maths CDD EC 0984 English.pdf
Contact :arnaud.guillin@uca.fr
Accélération d’un code numérique géochimique par apprentissage statistique
Publiée le 12/03/2019 15:47.
Stage, Centre de Géosciences de Mines ParisTech, Fontainebleau.
Entreprise/Organisme :Mines ParisTech
Niveau d'études :Master
Sujet :voir le fichier pdf joint
Date de début :01/04/2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :environ 1200€
Description :Contexte Orano exploite par lixiviation in situ des gisements d’uranium au Kazakhstan et a développé la modélisation numérique du processus de récupération en s’appuyant sur le code de transport réactif HYTEC. Les objectifs de cette modélisation sont la compréhension des mécanismes, l’optimisation de la production par la quantification du gain de scénarios alternatifs, la prédiction des courbes de récupération en soutien à la planification minière. Enfin, ces courbes de prédictions peuvent être associées à une quantification de leur incertitude par des calculs sur de nombreuses réalisations du modèle géologique. Cependant, la puissance de calcul requise pour représenter fidèlement les processus physiques et chimiques à l’échelle d’un bloc minier limite fortement cette utilisation. Travail proposé Des développements méthodologiques sont réalisés dans le cadre de la chaire industrielle ISR-U (ANR, Mines ParisTech et Orano) avec en particulier une thèse ayant pour objectif la quantification des incertitudes sur la production d’uranium. Dans ce cadre, un travail de recherche sur les méthodes d’apprentissage statistiques pour accélérer le code géochimique est proposé ; il s’agira d’ajuster un modèle prédictif par apprentissage statistique (SVM, réseaux de neurones, GANs,…) et de le substituer au calcul chimique complet dans la simulation de transport réactif. La base d’apprentissage résultera d’une (unique) simulation de l’exploitation avec le code actuel ; la qualité de la prédiction sera étudiée en fonction de la stratégie d’échantillonnage. A l’issue du stage, les résultats du simulateur simplifié seront comparés avec le modèle complet : la dégradation ou pas de la précision du calcul sera mise en regard avec les économies réalisées sur le temps de calcul. L’approche proposée devra être généralisable à d’autres contextes géologiques et à des modèles géochimiques plus complexes. En fonction des résultats, cette approche d’abord proposée pour accélérer les calculs d’incertitude pourrait être généralisée à des calculs de sensibilité ou de prédiction.
En savoir plus :xx
sujet_ISR_ML.pdf
Contact :thomas.romary@mines-paristech.fr
Ingénieur d’étude en Biostatistique
Publiée le 09/03/2019 10:40.
Référence : PersonNalyseR-stat-19.
CDD, Faculté de Médecine, Marseille.
Entreprise/Organisme :SESSTIM Inserm / IRD / Aix-Marseille université
Niveau d'études :Master
Date de début :1 mai 2019
Durée du contrat :8 mois (reconductible)
Rémunération :Calculée selon la grille de rémunération des agents contractuels à Aix-Marseille Université.
Secteur d'activité :Santé Publique, enseignement, recherche
Description :Dans le cadre du projet PersonNalyseR, nous développons une innovation pédagogique en la réalisation un outil web d’auto-apprentissage, adaptatif, à l’analyse statistique sous R. Le développement d’un tel outil nécessite les compétences d’un statisticien et d’un développeur web. Les missions confiées au biostatisticien seront, en lien avec le développeur web, d’enrichir les méta-modèles d’exercices ; d’enrichir le méta-modèle de génération de données ; mettre en place un outil d’aide à la paramétrisation des données qui seront générées.
En savoir plus :https://sesstim.univ-amu.fr/
Offre-Emploi-SESSTIM-ProgrammeurR-mars2019.pdf
Contact :marianne.lavarelo@univ-amu.fr
Poste Ingénieur(e)/Docteur(e) Biostatisticien(ne) (H/F)
Publiée le 09/03/2019 10:39.
Référence : ICM - Biostatistique.
CDI, Paris 13ème.
Entreprise/Organisme :ICM Institut du Cerveau et de la Moelle Epiniere - Hôpital Pitié Salpêtrière
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :A partir d'avril 2019
Rémunération :Selon profil (35-40K€)
Secteur d'activité :Statistiques appliquées aux neurosciences
Description :La plate-forme iCONICS de l'ICM développe et met en œuvre des méthodes et outils statistiques pour la recherche biomédicale. Elle accompagne ainsi les projets des équipes scientifiques et cliniques à travers une expertise méthodologique en analyse de données variées (clinique, imagerie, génomique...). Afin de renforcer son activité en biostatistique, la plate-forme recrute un(e) ingénieur(e)/docteur(e) spécialisé(e) dans l’analyse statistique de données complexes. Missions : (1) Fournir un conseil méthodologique pour le dessin et la conduite des expériences ; (2) Définir et mettre en œuvre un ensemble de techniques, standardisées ou spécifiques, pour les analyses statistiques de premier niveau ; (3) Participer au choix et au développement des outils pour le traitement statistique et l'analyse exploratoire de données biomédicales ; (4) Accompagner les partenaires scientifiques et cliniques de la plate-forme dans l’interprétation statistique de leurs résultats ; (5) En interaction avec les acteurs de la plate-forme, concevoir et implémenter de nouvelles méthodes statistiques pour l'analyse intégrative de données multimodales et de grandes dimensions. Profil : Formation de niveau master, doctorat ou école d’ingénieur en (bio)statistique ou mathématiques appliquées, dans le domaine des biostatistiques. Expérience professionnelle d’au moins 5 ans dans les domaines biostatistiques/recherche et développement. Bonne maîtrise des logiciels et outils statistiques (R, SAS...). Vous êtes capable de communiquer avec des experts venant d'horizons scientifiques variés, les projets complexes vous motivent, vous apprenez rapidement et vous vous adaptez facilement à un environnement en évolution rapide, et surtout vous êtes motivé(e) par la façon dont nous ferons avancer la recherche en neurosciences demain. Nous attendons avec impatience de recevoir votre curriculum vitae et votre lettre de motivation.
En savoir plus :https://icm-institute.org/fr/iconics-the-bioinformatics-and-biostatistics-core-facility/
Fiche_poste_biostat_iCONICS_2019.pdf
Contact :ivan.moszer@icm-institute.org
Intégrale de Choquet stochastique
Publiée le 07/03/2019 18:33.
Référence : Choquet Stoch Mars 2019.
Stage, Nancy.
Entreprise/Organisme :Université de Lorraine, laboratoires de mathématiques IECL et d'automatique CRAN
Niveau d'études :Master
Sujet :voir le fichier pdf joint
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :6 mois ou selon les modalités du master
Rémunération :environ 500 euros/ mois selon les règles
Description :Intégrale de Choquet stochastique: les cas où la capacité sous-jacente est aléatoire et/ou les entrées sont des variables aléatoires non identiquement distribuées. voir le fichier pdf pour des éléments plus détaillés
En savoir plus :http://www.iecl.univ-lorraine.fr/
projet-stage-M2R-Choquet-stoch-mars19.pdf
Contact :alexandre.voisin@univ-lorraine.fr
Data-scientist / Analyste de données de l'Entrepôt de Données de Santé (EDS)
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : Data scientist Entrepot de données de santé AP-HP.
CDD, Hôpital Georges Pompidou, Paris 15ème.
Entreprise/Organisme :AP-HP
Niveau d'études :Master
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :1 an renouvelable
Rémunération :Selon expérience (grade : ingénieur).
Secteur d'activité :Santé
Description :La Direction de la recherche clinique et de l’innovation de l’AP-HP recrute un data-scientist / analyste de données de l'Entrepôt de Données de Santé (EDS). Un entrepôt de données de santé (EDS AP-HP, https://recherche.aphp.fr/eds ) a été mis en place afin de permettre la réalisation d’études de recherche à partir des données de soins collectées lors de l’hospitalisation des patients. Le poste proposé est situé à l’hôpital Européen Georges Pompidou au sein de l’unité de recherche clinique (Paris 15ème). Le data scientist collabore avec les investigateurs de l’hôpital à tous les stades des projets qu’il prend en charge : explication de la demande, mise au point du protocole de requêtage, réalisation de la requête, contrôle de la qualité des données, réalisation d'analyses complexes (apprentissage machine), présentation des données, rédaction du rapport, diffusion des résultats. Il réagit avec l'équipe de développement de l'EDS pour garantir la fiabilité des processus d'extraction et d'alimentation de l'entrepôt. Il participe aux groupes de travail relevant de sa compétence, notamment au groupe des data scientists de l’EDS. Une formation sur l’EDS est assurée en début de contrat par l’équipe de l’EDS AP-HP. En fonction du parcours du candidat, une participation ponctuelle à des modules du master de santé publique et d’informatique biomédicale peut être proposée. Compétences requises : connaissance des outils informatiques, mathématiques et statistiques, bonne maitrise du logiciel R Profil recherché : ingénieur ou équivalent avec spécialisation en sciences des données avec ou sans expérience Rémunération selon expérience (grade : ingénieur).
En savoir plus :xx
offre_emploi_data_scientist.pdf
Contact :annesophie.jannot@aphp.fr
Classification bayésienne de textures d’images à partir de réseaux de neurones convolutionnels profo
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : Thèse AMU-I2M : Analyse de textures.
Thèse, Marseille.
Entreprise/Organisme :Aix-Marseille Université
Niveau d'études :Master
Sujet :Cette thèse porte sur la classification de texture d'images au travers de réseaux de neurones convolutionnels profonds. Partant du principe que les couches d'entrée sont des champs aléatoires intrinsèques, la construction des réseaux sera inspirée d'analyses variographiques des champs. La thèse comportera une partie consacrée à l'étude mathématique des distributions de probabilité des couches des réseaux conduisant à une interprétation bayésienne des réseaux. Une autre partie du réseau sera consacrée à leur apprentissage, réalisé en partie sur des simulations de champs aléatoires puis transferé à des données réelles.
Date de début :01/09/2019
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :Bourse ministère de l'éducation nationale
Secteur d'activité :statistique, traitement d'images
Description :L’analyse de texture connaît actuellement un vif regain d’intérêt avec les avancées apportées à partir de 2012 (Krizhevsky, 2012) par les RNCP en vision par ordinateur. Dans (Cimpoi, 2016), les couches convolutionnelles du RNCP AlexNet (Krizhevsky, 2012) pré-apprises sur la base ImageNet ont été transférées avec succès pour classer les textures. Dans (Andrarczyk, 2016), l’apprentissage complet de RNCP moins complexes a été réalisé sur des bases de textures. Cependant, le problème demeure d’apprendre ou de transférer des RNCP sur des bases de textures spécifiques où l’on ne dispose pas d’un nombre suffisamment élevé de données. La difficulté principale est d’éviter les phénomènes de sur-apprentissage provoqués par la complexité du RNCP. L’un des enjeux de cette thèse est de remédier à ces phénomènes de sur-apprentissage en développant une approche bayésienne des RNCP. Pour lever ce verrou, nous proposons une approche bayésienne des RNCP qui s'inspire de nos travaux antérieurs sur l'analyse de texture (Richard-2016a, Richard-2016b, Richard-2018}) où l’image est considérée comme la réalisation de champs aléatoires et les propriétés de textures estimées à partir d’une analyse variographique. A l'instar de Andrarczyk (2016), nous proposons de former un RNCP comportant une série de couches convolutionnelles pour filtrer les images. Cependant, les noyaux de convolution, les fonctions d'activation et phases de pooling seront adaptées pour se ramener à des opérations similaires à une analyse variographique. Une partie de la thèse sera consacrée à l’étude des lois de probabilité des couches du réseau sous l’hypothèse que les images d’entrée sont des réalisations de champs aléatoires intrinsèques. Cette étude constituera le socle d'une interprétation bayésienne du RNCP. Au travers de cette interprétation, nous pourrons apporter un éclairage statistique sur les opérations proposées dans la littérature. Nous pourrons en outre compléter l'architecture par des contraintes et opérations appropriées en vue de réduire les effets de sur-apprentissage. Une autre partie de la thèse concernera l'apprentissage du réseau. Nous proposerons une stratégie en deux temps. D’abord, nous apprendrons une partie basse du RNCP (caractéristiques de texture) à partir d'un nombre illimité d’exemples obtenus par simulation d'un modèle de champ aléatoire. Puis, nous transférerons cette partie basse pré-apprise pour faire la classification de bases de données spécifique. Ainsi, dans l’apprentissage de la partie basse, la complexité du réseau n'est pas limitée par la taille de la base d'apprentissage. Il s'agira principalement de déterminer une architecture appropriée pour atteindre un niveau de précision suffisant. La travail de la première partie pourra permettre de définir des contraintes a priori visant à limiter les effets de sur-apprentissage. Nous appliquerons cette approche à des données issues de l’imagerie moléculaire par Tomographie par Emission de Positons (TEP) et Tomographie d’Emission Mono-Photonique (TEMP) en vue d’améliorer la prise en charge de maladies cérébrales neurologiques et psychiatriques (Pan, 2018 ; Garali, 2018). L’objectif est de développer des outils de quantification du signal TEP/TEMP qui tiennent compte d’information sur les interactions spatiales entre voxels à l’origine de la texture des images, sur la dynamique temporelle des images et sur leur caractère multiparamétrique (et notamment multi-cibles).Références bibliographiques : (Andrarczyk, 2016) V. Andrearczyk and P. Whelan. Using filter banks in convolutional neural networks for texture classification. Pattern Recognition Letters, 84:63–69, 2016. (Cimpoi, 2016) M. Cimpoi, S. Maji, I. Kokkinos, and A. Vedaldi. Deep filter banks for texture recognition, description, and segmentation. Int. J. Comput Vis, 118(1):65–94, 2016. (Krizhevsky, 2012) A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems, pages 1097–1105, 2012. (Richard, 2016a) F. Richard. Tests of isotropy for rough textures of trended images. Statistica Sinica, 26:1279-1304, 2016. (Richard, 2016b) F. Richard. Some anisotropy indices for the characterization of Brownian textures and their application to breast images. Spatial Statistics, 18:147-162, 2016. (Richard, 2018) F. Richard. Anisotropy of Hölder Gaussian random field: characterization, estimation and application to image textures. Statistics and Computing, 28(6):1155-1168, 2018. (Pan, 2018) X. Pan, M. Adel , C. Fossati, T. Gaidon, E. Guedj Multi-level Feature Representation of FDG-PET Brain Images for Diagnosing Alzheimer's Disease. IEEE J Biomed Health Inform. 2018 Jul 18. (Garali, 2018) I. Garali, M. Adel, S. Bourennane, E. Guedj. Histogram-Based Features Selection and Volume of Interest Ranking for Brain PET Image Classification. IEEE J Transl Eng Health Med. 2018 Mar 16;6:2100212.
En savoir plus :https://www.i2m.univ-amu.fr/perso/frederic.richard/
these-richard-2019.pdf
Contact :frederic.richard@univ-amu.fr
Post doctorat de deux ans en Biostatistique
Publiée le 07/03/2019 11:10.
Référence : Post doctorat / 2 ans.
Postdoc, Bordeaux.
Entreprise/Organisme :INSERM
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :des que possible
Durée du contrat :2 ans
Rémunération :selon grilles
Secteur d'activité :Biostatistique / modeles conjoints
Description :cf annonce jointe
En savoir plus :https://www.bordeaux-population-health.center/les-equipes/biostatistique/
english_postdoc2018.pdf
Contact :virginie.rondeau@inserm.fr

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