Consulter les offres d’emploi

INGENIEUR EN BIOSTATISTIQUES H/F - CDD 6 mois
Publiée le 02/08/2021 11:24.
Référence : BIOA21-16/SFDS.
CDD, LYON.
Entreprise/Organisme :BIOASTER
Niveau d'études :Master
Date de début :20/09/2021
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :32 à 35K€/an selon expérience
Secteur d'activité :BIOTECHNOLOGIES
Description :Dans le cadre d’un surcroît d’activité, un CDD de 6 mois accessible à un profil junior est proposé au sein de l’unité Data Science & Data Management de l’Institut de recherche BIOASTER pour une prise de poste dès que possible. Le candidat retenu travaillera sur le traitement avancé de données omiques tel que la recherche de signature, l’identification de mécanismes d’action, l’analyse longitudinale et multi-omique.
En savoir plus :https://www.bioaster.org/bioaster/hr/#?job_id=191392
BIOA21-16 CDD Ingenieur en biotastique BIOASTER.pdf
Contact :job@bioaster.org
Machine learning applied to the study of electronic structure properties of transition metal complex
Publiée le 02/08/2021 11:24.
Postdoc, Grenoble.
Entreprise/Organisme :LIG / SIMAP
Niveau d'études :Doctorat
Durée du contrat :2 ans
Description :Background: The implementation of efficient carbon capture has been proposed as a means of enabling the continued use of fossil fuels in the near term, while renewable energy sources gradually replace our existing infrastructure. The goal of this project is to computationally design optimal MOFs for an energy efficient carbon-capture-and-release. Specifically, an efficient carbon capture and release mechanism will be achieved by employing a change in the affinity for the gas (and thus a change in its uptake) upon an electronic transition induced by external stimuli. Methodology: A method combining machine learning and electronic structure simulations (DFT and multiconfigurational methods) will be developed, tested and employed to improve the description of the electronic properties of these materials. One of the challenges is to develop a robust ML model that can provide highly predictive structure–property relationship using a small training set of high quality electronic structure simulations constructed by active learning methods. The model will be developed on small molecules and then tested and used on databases of existing MOFs to predict the gas adsorption properties. The postdoc will work together with a PhD student and in collaboration between physicists, chemists and mathematicians located in Grenoble. Candidate profile: We look for highly motivated candidates with a PhD degree in condensed matter physics or chemistry and prior experience with computer simulations and a strong interest in computer science, machine learning and coding; or a PhD in machine learning or statistics and a strong interest in physics. The candidate should have some skills in at least one programming languages (Fortran, C/C++, Python, R) and Linux. How to apply: The deadline for sending your application is September the 1st and interviews will be conducted soon after. Please send your application as soon as possible (detailed CV, publication list, motivation letter, and names and contact of at least two references to be joined eventually for recommendation letters) by email to the three supervisors: Roberta Poloni (roberta.poloni@grenoble-inp.fr) Emilie Devijver (emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr) Noel Jakse (noel.jakse@grenoble-inp.fr)
En savoir plus :http://ama.liglab.fr/~devijver/
Offre-postdoc.pdf
Contact :emilie.devijver@univ-grenoble-alpes.fr
Assistant Professor Position in Machine Learning at Telecom Paris
Publiée le 02/08/2021 11:24.
CDI, 19 place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau.
Entreprise/Organisme :Telecom Paris
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Décembre 2021
Description :Assistant Professor Position in Machine Learning at Telecom Paris
En savoir plus :https://institutminestelecom.recruitee.com
PosteS2A_2021.pdf
Contact :stephan.clemencon@telecom-paris.fr
Offre de thèse en Statistique appliquée à l'Ecologie
Publiée le 24/07/2021 18:53.
Référence : These HSMMMC.
Thèse, MIAT -INRAE centre de Toulouse.
Entreprise/Organisme :MIAT - INRAE centre de Toulouse
Niveau d'études :Master
Sujet :Nouveaux modèles de Semi Markov caché multi-chaînes pour les dynamiques de métapopulation avec population partiellement observable
Date de début :entre le 01/10/2021 et le 01/12/2021
Durée du contrat :3 ans
Description :Nouveaux modèles de Semi Markov caché multi-chaînes pour les dynamiques de métapopulation avec population partiellement observable
En savoir plus :https://miat.inrae.fr/site/Nathalie_PEYRARD
TheseHSMMMC.pdf
Contact :nathalie.peyrard@inrae.fr
Determinants of the spatio-temporal dynamics of pests at the landscape scale
Publiée le 22/07/2021 21:42.
Référence : PHENOFORE WP1.
Postdoc, Gif-sur-Yvette, France.
Entreprise/Organisme :IRD
Niveau d'études :Autre
Date de début :autumn 2021
Durée du contrat :12 mois
Rémunération :2300-300€ brut
Secteur d'activité :Research
Description :(English below) Équipe d’accueil UMR EGCE IRD/CNRS/Univ. Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette, France Direction François Rebaudo, IRD, UMR EGCE http://www.egce.cnrs-gif.fr/?p=798 Judith Legrand, Université Paris-Saclay, UMR GQE–Le Moulon http://moulon.inrae.fr/personnes/jlegrand/ Contexte Pour développer une agriculture permettant de réduire les intrants et notamment l’utilisation de produits phytosanitaires, des stratégies alternatives de lutte contre les ravageurs de culture doivent être recherchées. La construction de ces stratégies alternatives peut notamment s’appuyer sur la compréhension de la dynamique des populations de ravageurs à différentes échelles spatiales (de la plante au territoire) et temporelles (de l’heure à la saison), afin d’élaborer des stratégies intégratives. Ce profil de post-doctorat s’insère dans le cadre du projet PHENOFORE (financé par le SEMAE) dont l’objectif est d’explorer comment la phénologie des plantes, des ravageurs et des parasitoïdes de ravageurs peut affecter la dynamique spatio-temporelle des populations de ravageurs à différentes échelles. Le projet porte sur deux ravageurs foreurs de tige du maïs, la sésamie (Sesamia nonagrioides) et la pyrale (Ostrinia nubilalis). Les premières générations de ces lépidoptères foreurs de tiges attaquent le maïs en début de cycle (dessèchement et disparition des jeunes plants) et conditionnent l’abondance des secondes générations, qui représentent la plus grosse menace pour le maïs dans les zones tempérées (verse, baisse de rendement et de qualité sanitaire). Objectifs L’objectif du post-doctorat est d’estimer l’effet de facteurs climatiques, d’usage et de couverture des sols sur les dates de vol et la synchronie des vols entre les régions touchées par ces ravageurs. Les données disponibles seront d’une part les données de piégeage et d’infestation des parcelles recueillies en France dans plusieurs départements depuis 2004, d’autre part, des données de piégeage d’adultes et d’abondances de larves récoltées sur plusieurs sites en Espagne depuis une dizaine d’années. Du fait de la méthode de recueil des données de piégeages, les données sont sporadiques pour certains pièges et peuvent manquer en début ou fin de vol. Dans un premier temps, un pré-traitement statistiques des données brutes (e. g modèles de mélanges pour des données non gaussiennes, censurées et recueillies par intervalles) sera nécessaire. Après ce traitement, un modèle statistique prenant en compte la structure spatio-temporelle des données sera développé pour analyser la phénologie des ravageurs et leur synchronie en fonction de facteurs climatiques et d’usage des sols. Profil des candidats Le ou la candidat.e doit être titulaire d’un doctorat en écologie ou en sciences du vivant, avec un intérêt prononcé pour l’analyse de données, les mathématiques et la programmation ou d’un doctorat en statistiques appliquées avec un intérêt pour la biologie. Les candidatures doivent être adressées par email à francois.rebaudo@ird.fr et judith.legrand@inrae.fr avec comme sujet [postdoc PHENOFORE WP1] (joindre un CV, une lettre de motivation et et le contact de deux personnes référentes). Les entretiens auront lieu au fil de l’eau (en visioconférence ou en présentiel en fonction de la situation sanitaire) pour un début de contrat flexible, idéalement au cours de l’automne 2021. La durée du contrat est de un an avec possibilité de reconduction (salaire selon barème en vigueur ; de 2300€ à 3000€ brut/mois en fonction de l’expérience). # ---------- Lab: UMR EGCE IRD/CNRS/Univ. Paris-Saclay, Gif-sur-Yvette, France Supervision François Rebaudo, IRD, UMR EGCE http://www.egce.cnrs-gif.fr/?p=798 Judith Legrand, Université Paris-Saclay, UMR GQE–Le Moulon http://moulon.inrae.fr/personnes/jlegrand/ Context To develop an agriculture that makes it possible to reduce inputs and in particular the use of phytosanitary products, alternative strategies for crop pest control must be developed. The construction of these alternative strategies can in particular be based on a better understanding of the dynamics of pest populations at different spatial scales (from the plant to the landscape) and temporal scales (from the hour to the season). The post-doctoral profile is part of the PHENOFORE project (funded by SEMAE) whose objective is to explore how the phenology of plants, pests and pest parasitoids can affect the spatio-temporal dynamics of pest populations at different scales. The project focuses on two corn stem borers, the Mediterranean corn stalk borer (Sesamia nonagrioides) and European corn borer (Ostrinia nubilalis). The first generations of these stem borers attack maize at the start of the plant life cycle (drying out and disappearance of young plants) and condition the abundance of the second generations, which represent the greatest threat to maize in temperate zones (productivity and sanitary quality). Objective The objective of the post-doctorate is to estimate the effect of climatic, land use and cover factors on the flight dates and the flight synchrony between the regions affected by these pests. The data available will be, on the one hand, data on trapping and infestation of plots collected in France in several departments since 2004, and on the other hand, data on trapping of adults and abundance of larvae collected from several sites in Spain over the past ten years. Due to the trap data collection method, data is sporadic for some traps and may be missing at the start or end of the flight (censored time series). Initially, a statistical pre-processing of the raw data (eg mixed models for non-Gaussian data, censored and collected at intervals) will be necessary. After this treatment, a statistical model taking into account the spatio-temporal structure of the data will be developed to analyze the phenology of pests and their synchrony according to climatic factors and land use and cover. Candidate profile The candidate must have a doctorate in ecology or life sciences, with a strong interest in data analysis, mathematics and programming or a doctorate in applied statistics with an interest in biology. Applications must be sent by email to francois.rebaudo@ird.fr and judith.legrand@inrae.fr with the subject [postdoc PHENOFORE WP1] (attach a CV, a cover letter, and the contact of two referents). Interviews will take place on an ongoing basis (by videoconference or face-to-face depending on the covid situation) for a flexible start of the contract, ideally during the fall of 2021. The duration of the contract is one year with the possibility of renewal (salary according to French national salary grid; from 2,300€ to 3,000€ gross / month depending on experience).
En savoir plus :http://www.egce.cnrs-gif.fr/?page_id=131
PhenoforePostDocEGCE_WP1.pdf
Contact :francois.rebaudo@ird.fr
Data scientist pour la R&D 2.0 !
Publiée le 22/07/2021 21:42.
CDD, Saint-Denis.
Entreprise/Organisme :SNCF Transilien
Niveau d'études :Master
Date de début :15/09/2021
Durée du contrat :12 mois
Rémunération :30K-45K
Secteur d'activité :Transport
Description :Vous serez responsable des projets en cours du Pôle Data du Lab’ MTA, et vous assurerez le portage de nouveaux projets ainsi que la valorisation des travaux effectués. Votre mission consistera à participer à la conception et au pilotage de la stratégie de l’équipe data. Plus concrètement, vous serez amené∙e à : 1. Manipuler et fouiller les données complexes issues des nouvelles rames compteuses afin d’en tirer le meilleur parti (manipulation, visualisation, modélisation, optimisation, …) ; 2. Développer dans le cadre d’une nouvelle PoC, une application Power BI alimentée par des données de comptages issues des capteurs au niveau des portes des trains en Île-de-France. Le travail consistera à développer de nouvelles fonctionnalités en accord avec les utilisateurs et accompagner l’industrialisation de ce dashboard aussi bien en termes d’architecture que de développement de graphiques et/ou d’indicateurs ; 3. Assurer le suivi du PoC Hector, un outil Web développé en Django, en monitorant le fonctionnement de l’outil et en développant de nouvelles fonctionnalités éventuelles (ex : prévision de la charge à bord le long d’une course). La recherche et les projets from scratch sont l’ADN du Lab’ Mass Transit Academy, vous serez ainsi au cœur d’une mission de production de nouvelles idées/solutions pour le futur de Transilien. Il s’agira également de répondre à des sollicitations rapides d’autres entités pour analyser leurs données.
En savoir plus :https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6820375532438343680/
Data scientist pour la RetD 2.0_LAB_MTA.pdf
Contact :marc.deruelle@sncf.fr
Relational modelling for ecotoxicological assessment
Publiée le 20/07/2021 18:50.
Référence : CDD_IR_QUAMPO_LIENSs.
CDD, La Rochelle.
Entreprise/Organisme :UMR LIENSs La Rochelle
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/10/2021
Durée du contrat :14 mois
Secteur d'activité :datascience, biostatistiques
Description :Type of contract: datascientist research engineer – fixed term Duration: October 2021 – December 2022 Application deadline: recruitment in progress Context: Coastal areas constitute interface environments between terrestrial and marine ecosystems, which account for 90% of marine biodiversity. However, coastal waters are the first to be affected by human activities and are the main vectors of contamination of anthropogenic origin, particularly in port areas, via maritime traffic or accidental pollution. In this context, the European Directive Framework Strategy for the Marine Environment aims to achieve or maintain a good ecological state of marine waters and the monitoring of contamination is essential in order to assess its effects and to propose measures of remedy for the high concentrations found on certain sites. The FEAMP / QUAMPO project, carried out in collaboration with the underwater and oceanographic research station STARESO (Calvi), aims to assess the QUALITY of the coastal environments in Haute-Corse (St-Florent, Île Rousse and Calvi) from passive (P. caerulea) and active (M. galloprovincialis) biomonitoring. The work carried out should make it possible to understand the relationships between the various parameters measured and may be the subject of recommendations to local stakeholders and decision-makers (port authorities, local authorities, port users, etc.) to put in place progressive improvements in order to improve water quality. To meet these objectives, measurements, samples and analyzes are carried out twice a year on the various sites: Monitoring of the health status of the two species by analyzing a broad spectrum of effect and exposure biomarkers Monitoring of the physicochemical parameters of the water (temperature, salinity, nutrients) Monitoring of water contamination (trace elements and organic pollutants) Other additional measures such as the temporal evolution of primary producers in coastal areas or open access data (Copernicus program, etc.) could be incorporated into the approach. Main missions: The candidate’s research work will be located at the interface of different approaches (ecotoxicology, analytical chemistry and mathematical analysis) and will be part of an integrative approach to the responses of biological systems to environmental changes, in order to understand their diversity and consequences on the quality of the environment. The recruited person will develop a multiblock approach in order to better understand the mechanisms involved in the responses observed along the space-time continuum. In close collaboration with the various partners of the project, its main activities will be to: Favour integrated approaches (chemical, biological and environmental data) to understand and analyse the interactions between environmental pollution and living organisms and to improve the power of biotest approaches (based on the modification of the value of these biomarkers) in the detection effects in natural environments; Explain the links between the levels of certain sub-individual biomarkers (molecular, cellular, tissue, etc.) and the associated individual effects in order to assess the relevance of these media quality bio-monitoring tools. Develop a relational model by carrying out a comparative study of the methods available in this area of ​​expertise: parameterization from monitoring of reference populations; sensitivity analyses explaining the link between effects at the individual and population scales. Participate in meetings and working groups on the QUAMPO project, as well as in the drafting of technical reports and scientific documents. Required skills: Expertise in biostatistics and modelling Very good knowledge in ecotoxicological modelling and transfer of contaminants in coastal waters Good knowledge of the functioning of coastal ecosystems and practices in port areas Work experience in an interdisciplinary context and in a team Technical skills on the use of GIS Programming under R Experience in database management Very good writing skills in English Desired profile The candidate must have a Bac + 8 level training (PhD) corresponding to the profile displayed: biomathematics, biostatistics, modelling with an interest in the biology of organisms and populations. The taste for teamwork and for the implementation of experimental approaches is also important.
En savoir plus :https://quampo.recherche.univ-lr.fr/2021/07/19/job-offer-relational-modelling-for-ecotoxicological-a
Contact :helene.thomas@univ-lr.fr
Biostatisticien CDI
Publiée le 20/07/2021 18:50.
Référence : eXYSTAT_2021.
CDI, Malakoff ou homebased.
Entreprise/Organisme :eXYSTAT
Niveau d'études :Master
Durée du contrat :CDI
Secteur d'activité :Expertise Statistique
Description :eXYSTAT (www.exystat.com) est une entreprise créée en 2013 pour apporter une expertise dans le domaine de la biométrie des études cliniques. Depuis 8 ans, eXYSTAT a collaboré avec plus d’une centaine de clients incluant aussi bien des laboratoires pharmaceutiques, des sociétés de biotechnologie, des CROs et des partenaires institutionnels. Afin de consolider son développement, eXYSTAT souhaite recruter un nouveau collaborateur pour renforcer son expertise statistique. Les missions d’eXYSTAT se concentrent majoritairement sur l’accompagnement des clients au niveau méthodologique, statistique ou réglementaire mais aussi sur la réalisation et la programmation d’analyses statistiques. Dans ces missions, la maîtrise des standards ADAM et de l’anglais sont deux atouts décisifs. Un sens de la communication, une autonomie réelle ainsi qu’un excellent niveau en statistique et méthodologie sont des atouts indispensables pour ce poste. Un profil expérimenté sera privilégié. Dans ce cadre, un poste de Statisticien avec un Master 2 en Statistique est proposé en CDI. Les plus : • Logiciels SAS, R, ENNOV Clinical et Viedoc • Connaissance des standards CDISC : CDASH, SDTM et ADaM • Environnement réglementaire (ICH, FDA, EMA, ANSM, Commission de Transparence) • Capacités de développement de e-CRF et en particulier du paramétrage d’outils de randomisation • Gout pour la formation et pour vulgariser et former aux méthodes statistiques Modalités • CDI situé à Malakoff (92) • Télétravail ou temps partiel négociables • Salaire à négocier selon expérience et profil • Envoyez votre candidature à François Montestruc: contact@exystat.com
En savoir plus :www.exystat.com
Contact :francois.montestruc@exystat.com
Ingénieur de recherche biostatistique/bioinformatique
Publiée le 20/07/2021 11:07.
CDD, Toulouse.
Entreprise/Organisme :Inserm
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/10/2021
Durée du contrat :12 mois
Rémunération :selon grille de salaire Inserm
Description :Background Team 8 of Inserm U1297 "Biomarkers, mechanisms and complications of kidney diseases" (Toulouse, France) has more than 10 years of expertise in the exploration of the proteome, peptidome and metabolome of biological fluids. Kidney diseases affect about 3 millions people in France and this number is increasing. Kidney diseases are associated with a very high risk of cardiovascular (CV) mortality due to the plasma accumulation of toxic compounds, normally excreted by the kidney. The identification of these compounds is therefore a priority to better prevent CV morbidity and mortality in patients with kidney disease. Biological fluids are well known sources of biomarkers of a wide range of pathologies. We have demonstrated that mass spectrometric analysis of the metabolome and peptidome of urine and amniotic fluid can predict the progression of kidney damage in adults and fetuses. Now, we would like to implement this analysis from plasma because the plasma peptide content might be more representative of CV changes. Capillary electrophoresis coupled to mass spectrometry (CE-MS) is a powerful technology for studying the peptidome and metabolome of biological fluids. But although CE-MS is a reproducible analytical tool, some variations induced by sample concentration (especially for urine where individual urine output depends on water intake, diet, ...), or interfering compounds can be observed. In 2016 (Boizard F, et al. Sci Rep. 2016), we developed an optimized data analysis pipeline for urine metabolomics. Using a normalization procedure based on a set of "stable" metabolites, this method allows comparison of the metabolite content of urine samples analyzed over a period of several years. The mission of the bioinformatics/biostatistics engineer will be to reproduce and adapt this pipeline to the analysis of the plasma peptidome and to make it generalizable to other types of biological fluids. Missions Project development (70%). Ensure the technological and scientific updates on the methods of normalization of high throughput data in general, and in mass spectrometry in particular. Develop scripts and dedicated programs for omics data processing (R, shiny). Generate a web application to allow the use of the program by the researchers of the team. Participate in the implementation of research projects led by researchers of the team on the technical aspects of data analysis. Participate in the interpretation of the data in conjunction with the research project managers and in their valorization, in particular by writing publications and making available the analysis tools developed by a system ensuring the reproducibility of the analyses and the respect of the FAIR principle (Github, etc.). Infrastructure development and maintenance (10%). Develop and maintain the team's bioinformatics programs on a remote server to ensure the sustainability of the processes. Support of other projects of the team (20%) Guide and advise the team's researchers and students in the implementation of experimental protocols and statistical analysis methods. Profile The engineer should have a PhD or an engineering degree and a strong knowledge of R, Shiny, Unix/Linux command lines, and a very good level in statistics. Previous experience in Bash scripting, SQL, and high-throughput omics data analysis will be an asset. The engineer must be rigorous, autonomous, have initiative and good organizational skills. Good interpersonal skills are also essential as the engineer will be integrated into a supportive and motivated team. Fluency in English is necessary as this work will be done in close cooperation with the person (non-French speaker) who developed the metabolomics pipeline. Please send your application (CV, cover letter, academic notes, contact details of 2 referees) to Dr Joost Schanstra, Hôpital Rangueil, 1 avenue du Pr Jean Poulhes, 31000 Toulouse); by mail: joost-peter.schanstra@inserm.fr.
En savoir plus :http://renalfibrosis.fr/
Contact :joost-peter.schanstra@inserm.fr
Stage service statistique
Publiée le 20/07/2021 11:07.
Stage, Tournai, Belgique.
Entreprise/Organisme :Yves Rocher Benelux
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Description :Stagiaire Statisticien(ne) Vous êtes étudiant dans le monde des statistiques ? Vous maitrisez SAS et vous souhaitez rejoindre notre super équipe statistique ? Cette offre de stage est faite pour vous ! Postulez dès maintenant ! 😃
En savoir plus :https://jobs.yves-rocher.be/fr/stage-statisticien-ne?previewHash=eyJpdiI6Ik5IYkdmTC9aY0g2Z2crcTA5MDJ
Contact :morgane.plumes@yrnet.com
Étude des performances des systèmes d’élevage bovins laitiers en analysant la dépendance entre leurs
Publiée le 19/07/2021 12:28.
Thèse, Rennes.
Entreprise/Organisme :INRAE (Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement)
Niveau d'études :Master
Date de début :novembre 2021
Durée du contrat :3 ans
Description :Les émissions de gaz à effet de serre (GES) dues à l’activité humaine ont augmenté de 70 % entre 1970 et 2004 à l’échelle mondiale, mettant en péril la stabilité de l’écosystème global (Smith et al. 2007). L’alimentation humaine contribue à une part importante de ce phénomène et les systèmes d’élevage sont considérés comme étant responsables de 7-18 % des émissions de GES (Hristov et al. 2013). L’amélioration des performances environnementales des systèmes d’élevage nécessite de mieux prendre en compte les dépendances entre des variables telles que la structure du troupeau, les pratiques de gestion et les flux d’intrants et d’émissions utilisées pour décrire ces systèmes, en lien avec l’environnement extérieur (climat, sol...) qui les influence. Les travaux menés ne doivent pas se focaliser sur l’optimisation d’une seule variable pour réduire les émissions des produits animaux, mais doivent prendre en compte la variation de plusieurs variables simultanément et les effets indirects dans les systèmes d’élevage. Pour prendre en compte ces multiples interactions, des approches de modélisation dynamique ont été élaborées pour mieux représenter le fonctionnement des systèmes d’élevage, mais elles sont souvent complexes et nécessitent une grande quantité de données d’entrée (Rosenzweig et al. 2013), difficilement mobilisables dans une évaluation systémique. Le projet de thèse s’appuiera sur les travaux déjà développés au sein de l’UMR SAS, et plus généralement de INRAE, pour évaluer des performances environnementales en se basant sur des bases de données des systèmes d’élevage bovins laitiers (Chen et Corson 2014, Senga Kiessé et al. 2020) ou en modélisant le fonctionnement de ses systèmes (Graux et al. 2013). Dans une démarche d’analyse multivariée, la thèse tirera parti de méthodes statistiques permettant de prendre en compte les liens entre variables dans l’évaluation des performances environnementales d’un système. Par exemple, l’approche de modélisation par « copules » (Sklar 1959) pourra être explorée pour représenter puis simuler la distribution de probabilité jointe de plusieurs variables en capturant la structure de dépendance entre elles, y compris celles avec des valeurs extrêmes. Les travaux s’appuieront sur des données de suivi de systèmes d’élevage bovins laitiers français collectées, entre autres, par l’Institut de l’Elevage (IDELE) pour contribuer à l’évaluation environnementale de ces systèmes et au développement de systèmes durables. Ces données permettront de modéliser les multiples interactions au sein des systèmes d’élevage bovins, et de caliber ou valider les modèles proposés. Le caractère prédictif ou exploratoire des modèles construits, sera ainsi établi en utilisant à la fois des données expérimentales et issues des pratiques des professionnels. Les questions recherche qui seront traitées porteront sur : - Comment prendre en compte les relations entre variables pour améliorer l’évaluation des performances environnementales des systèmes d’élevage bovins ? - Comment formaliser les relations entre variables descriptives des systèmes d’élevage bovins et entre ces variables et leur contexte extérieur ? - Comment évaluer les probabilités d’atteindre des objectifs environnementaux ou de productivité en fonction de variables descriptives des systèmes d’élevage bovins laitiers ou de leur contexte ?
En savoir plus :https://www6.rennes.inrae.fr/umrsas/
Tristan_SengaKiesse_SAS_TheseCOMOD_FR.pdf
Contact :tristan.senga-kiesse@inrae.fr
Biostatisticien
Publiée le 13/07/2021 14:12.
Référence : BIOSTAT21.
CDD, IUCT-oncopole. 1 avenue Irène Joliot Curie. 31059.
Entreprise/Organisme :Institut Claudius Regaud. IUCT-O
Niveau d'études :Master
Date de début :Septembre/Octobre
Durée du contrat :12 Mois renouvelable
Secteur d'activité :Oncologie
Description :Missions: Développer et exploiter les bases de données des études cliniques, contrôler la cohérence et la qualité des données cliniques et réaliser les analyses statistiques des données des études pré cliniques, cliniques, translationelles et génomiques
En savoir plus :www.iuct-oncopole.fr
profil_biostatinge_v01.pdf
Contact :filleron.thomas@iuct-oncopole.fr
Post-doc in Statistics
Publiée le 12/07/2021 13:39.
Postdoc, Angers.
Entreprise/Organisme :Université d'Angers - LAREMA
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :09/21 - 10/21
Durée du contrat :12 to 18 montsh
Description :Initially emerging from medical applications with time-to-event experiments, censoring issues are nowadays of growing importance among the various statistical areas, due to the intensified development of new approaches for partially recorded data. However, it turns out that most of those methods require the simple, but hardly realistic, assumption of the censoring independent from the outcome. In this regard, Zheng and Klein [1995] proposed a copula-graphic estimator which models the dependency between censoring and survival using a copula function, and later, Rivest and Wells [2001] further investigate this proposal by assuming an Archimedean copula. This approach has been extended for various regression models but generally imposes a known copula/archimedean generator function.In this project, we aim to fill this gap by seeking sufficient characterisations for the dependence structure within a dependent censoring context, when the copula function is unknown. This will help us to develop novel statistical methods for estimating the different model specifications, and more specifically, the marginal distributions and the copula function. Both the mathematical and technical development will represent a challenging task, since it is known [Tsiatis, 1975] that the joint distribution between the outcome and the censoring is not identifiable.Overall, the main goal of this project is thus to construct non-restrictive models in a dependent censoring framework with good inference properties. This will make use of results from the theory of empirical processes and recent machine learning advancements.
En savoir plus :file:///tmp/mozilla_erbpro0/post_doc_offer.pdf
post_doc_offer.pdf
Contact :mikael.escobar-bach@univ-angers.fr
Thèse de biostatistique
Publiée le 12/07/2021 12:29.
Référence : Thèse de biostatistique.
Thèse, Tours.
Entreprise/Organisme :INSERM U1246
Niveau d'études :Master
Sujet :Estimation de l’effet d’une intervention complexe sous la forme d’une différence de risques dans le cadre d’un essai randomisé en cluster
Date de début :Octobre 2021
Durée du contrat :3 ans
Rémunération :1700€/mois
Secteur d'activité :Biostatistique
Description :Le doctorat sera supervisé par Bruno Giraudeau, Professeur des Universités - Praticien Hospitalier de biostatistique (https://orcid.org/0000-0003-3031-8258). Le lieu d’exercice sera Tours. L’inscription en thèse se fera auprès de l’école doctorale Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant (SSBCV) à Tours.
En savoir plus :https://sphere-inserm.fr/
2021.07.09 Offre de thèse.pdf
Contact :bruno.giraudeau@univ-tours.fr
Analyse de sensibilité du système d’alimentation INRA 2018 pour les Ruminants
Publiée le 09/07/2021 08:08.
Stage, INRAE, Centre Auvergne Rhône Alpes, site de Theix.
Entreprise/Organisme :INRAE (Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement)
Niveau d'études :Master
Date de début :septembre 2021 ou janvier 2022
Durée du contrat :6 mois
Secteur d'activité :Agriculture, Alimentation et Environnement
Description :Le modèle du système INRA 2018 d’alimentation des ruminants a permis une avancée importante sur l’estimation des réponses des animaux à l’alimentation. Il permet d’envisager diverses stratégies de rationnement en recherchant des compromis entre différents objectifs (production de lait et de viande, gestion des réserves corporelles, efficience d’utilisation des protéines…) et en évaluant différentes autres réponses de l’animal aux rations ainsi élaborées (rejets d’N et de CH4 dans l’environnement, risque d’acidose, composition des produits). Ces avancées ont en particulier été permises par une amélioration de l’estimation des apports nutritifs permis par la ration. Les méthodes de référence pour estimer ces apports nécessitent l’utilisation d’animaux porteurs de canules digestives permanentes (rumen et/ou duodénum) pour y introduire des sachets de nylon et suivre la dégradation des aliments incubés (méthodes « in sacco »). Dans la perspective d’un arrêt à court terme du recours à cette pratique, le projet Alterfi a été lancé par le département INRAE PHASE. Des méthodes alternatives de laboratoire sont en cours de développement, avec pour objectif qu’elles puissent se substituer in fine aux méthodes in sacco. En parallèle, il est essentiel d’évaluer le degré de précision nécessaire (ou d’imprécision acceptable) sur ces paramètres de valeur des aliments, pour garantir une précision suffisante dans l’estimation des réponses des animaux à l’alimentation. L’étudiant.e initiera une analyse de sensibilité des différentes réponses des animaux en fonction de l’incertitude dans l’estimation des valeurs des aliments. Il.elle aura l’occasion de se former sur le système d’alimentation INRA 2018. L’étudiant.e benéficiera d’un encadrement dans la mise en œuvre des méthodes d’analyse de sensibilité ainsi que sur le système d’alimentation INRA 2018. Outre ses encadrants directs, il.elle pourra interagir avec les différents chercheurs impliqués dans le développement du système INRA 2018. Il.elle aura accès aux simulateurs et logiciels ayant servi à développer le système, qui sont nécessaires à ce travail.
En savoir plus :https://umrh-bioinfo.clermont.inrae.fr/Intranet/web/UMRH
offre de stage M2 ingé Alterfi_UMRH.pdf
Contact :tristan.senga-kiesse@inrae.fr

<1>  2  3  4  5  Page suivante

 
 
©2021 SFdS
Société Française de Statistique
Institut Henri Poincaré
11 rue Pierre et Marie Curie
75231 Paris cedex 5
Tél. : +33 (0)1 44 27 66 60
Notre site a été supporté par :