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offres de stage M2 / ingénieur à l'ENS de Lyon
Publiée le 15/11/2019 17:09.
Stage, ENS de Lyon.
Entreprise/Organisme :Equipe DANTE, LIP, ENS de Lyon
Niveau d'études :Master
Sujet :Nous recherchons deux étudiantes ou étudiants intéressés par les aspects algorithmiques et mathématiques de l’apprentissage pour un stage de six mois niveau master 2 ou fin d’école d’ingénieurs, dans l’optique d’une continuation en thèse. Date de démarrage souhaitée : février/mars 2020 Lieu du stage : ENS de Lyon Scientific Contact: Rémi Gribonval (prenom.nom@inria.fr Exemples de sujets possibles: Optimization algorithms for sparse deep networks [http://people.irisa.fr/Remi.Gribonval/wp-content/uploads/2019/11/sujet1.pdf] When are sparse deep networks unique and optimal ? [http://people.irisa.fr/Remi.Gribonval/wp-content/uploads/2019/11/sujet2.pdf]
Date de début :février 2020
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :gratification de stage possible
Description :Stage de recherche, dans l'optique d'une prolongation en thèse
En savoir plus :http://people.irisa.fr/Remi.Gribonval/offres-de-stage/
sujet1-sujet2.pdf
Contact :remi.gribonval@inria.fr
Postdoc position in Machine Learning at Ecole Normale Supérieure de Lyon
Publiée le 15/11/2019 17:08.
Postdoc, ENS de Lyon [http://www.ens-lyon.fr/en/].
Entreprise/Organisme :Equipe DANTE, LIP, ENS de Lyon
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Early 2020
Durée du contrat :2 years
Description :The DANTE team at ENS de Lyon, France is seeking highly qualified candidates for a postdoctoral position on the algorithmic and mathematical foundations of resource-efficient machine learning, in the context of the ACADEMICS project (Machine Learning & Data Science for Complex and Dynamical Models) funded by the IDEXLyon. Sample research topics include: Expressivity and Robustness of Sparse Deep Networks; Provable Algorithms for Sparse Deep Learning; Random Sketches for Efficient Manifold & Graph-based Learning. Scientific Contact: remi.gribonval@inria.fr To apply: Applicants are requested to send a detailed CV, a list of publications and a brief statement of research interests. This material, together with two letters of reference, shall be sent to Rémi Gribonval
En savoir plus :http://people.irisa.fr/Remi.Gribonval/postdoc-offer/
Postdoc position open at ENS de Lyon - 2019.pdf
Contact :remi.gribonval@inria.fr
Méthodes statistiques pour la fusion de données
Publiée le 15/11/2019 17:08.
Référence : offre_peps_2019.
Stage, Saint-Etienne-du-Rouvray (76).
Entreprise/Organisme :INSA Rouen Normandie
Niveau d'études :Master
Sujet :Voir fichier joint
Date de début :Mars 2020
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Gratification légale
Secteur d'activité :Ecole d'ingénieur
Description :Voir fichier joint.
En savoir plus :http://www.atmonormandie.fr/
SujetStageFusionData.pdf
Contact :bruno.portier@insa-rouen.fr
Identification d’interactions Gene×Environnement par méta-analyse en génétique des plantes.
Publiée le 15/11/2019 17:08.
Stage, Paris et/ou Le Moulon (Saclay).
Entreprise/Organisme :INRA
Niveau d'études :Master
Date de début :mars / avril
Durée du contrat :5/6 mois
Rémunération :Gratification INRA
Description :CONTEXTE En génétique d'association on collecte sur une série d'individus (panel) des informations phénotypiques (eg leur taille ou une réponse physiologique) et des informations génotypiques (ie on "séquence" l'individu en différentes positions le long du génome - appelées marqueurs - pour savoir quels sont les allèles présents à ces positions). On analyse ensuite les données de la façon suivante : pour chaque marqueur on teste si la présence des différents allèles influe sur la variable réponse. A l'issue de l'analyse, on récupère autant de probabilités critiques qu'il y avait de marqueurs (généralement quelques centaines de milliers / millions). Il existe pour ce type d'analyse des outils dédiés qui permettent l'identification des marqueurs influant le caractère en quelques minutes. Cette stratégie a déjà permis l'identification de gènes majeurs impliqués dans des maladies à forte prévalence comme le cancer chez l'humain, ou à l'identification de gènes influant sur les performances de rendement ou de résistance aux parasites chez les plantes. On réalise alors une analyse environnement par environnement, et on récupère pour chaque environnement et chaque marqueur une probabilité critique. L'objectif d'une méta-analyse est de réaliser la synthèse des analyses séparées, par exemple en calculant pour chaque marqueur un score basé sur les probabilités critiques obtenues pour ce marqueur dans les différents environnements. Si les panels sont constitués d'individus distincts alors pour un même marqueur les probabilités critiques peuvent être considérées comme indépendantes. Lorsqu'il s'agit d'un même panel ou de panels très similaires d'un environnement à l'autre, une telle hypothèse d'indépendance n'est pas raisonnable, il faut donc explicitement prendre en compte cette dépendance dans la méta-analyse. OBJECTIF DU STAGE Dans un premier temps le stage consistera à développer une stratégie de méta-analyse prenant en compte la dépendance des panels étudiés, et à évaluer les performances de la stratégie proposée (en terme de puissance de détection des marqueurs influant sur le caractère étudié, et de contrôle de faux positifs) à l'aide d'une étude de simulations. Dans un deuxième temps la stratégie sera appliquée à différents panels issus de génétique des plantes et de génétique humaine. On considèrera à la fois le cas de variables réponses quantitatives et qualitatives. COMPETENCES RECHERCHEES Programmation en R, maîtrise de Rmarkdown, connaissances en Rcpp (ou Rpython) Intérêt pour les applications statistiques en biologie/génétique Le stage pourra potentiellement être poursuivi par une thèse.
En savoir plus :https://www6.inra.fr/mia-paris
StageMetaAnalyse.pdf
Contact :tristan.mary-huard@agroparistech.fr
Internship – Applied statistics for microbial sciences
Publiée le 13/11/2019 18:50.
Stage, Danone Research Center, Palaiseau (91).
Entreprise/Organisme :Danone
Niveau d'études :Master
Date de début :January-March 2020
Durée du contrat :6 months
Rémunération :From 1120€ (Fr. Bac+4 eq.) to 1300€ (Fr. Bac+5 eq.) gross/month
Description :Internship – Applied statistics for microbial sciences Danone is a leading global food company built on four business lines: Essential Dairy and Plant-Based Products, Early Life Nutrition, Waters and Advanced Medical Nutrition. R&I is at the very heart of Danone’s mission: “bringing health through food to as many people as possible”. Danone Nutricia Research combines the research and innovation of Danone, through 1500 researchers and developers all around the world, gathered in 6 research centers and 55 R&I branches You will be part of a dynamic, international team within the Danone’s international research center in the Paris-Saclay campus (Palaiseau). One of the missions of the Health, Hydration and Nutrition Science Team is to pioneer new science to explore opportunities and global health issues linked to hydration. As an intern in applied statistics, you will play a pivotal role in supporting the analyses of metagenomic and clinical metadata in close collaboration with physiologists, bioinformatic- and data scientists. Objectives of the role We are looking for a motivated intern in applied statistics to support us in the exploration of interrelationships between human microbiome, hydration physiology and health. You will 1. manipulate data from internal and public data sets 2. choose and implement methods to analyze microbiome-based 16S sequencing data and clinical metadata 3. share and communicate all aspects of data analysis, tools, and methods used 4. contribute towards communication of scientific findings internally or externally Targeted profile • Master student in Statistics, Computational Biology, Bioinformatics or related fields • General statistical and machine learning knowledge: parametric and non-parametric tests, linear models, adjustment for multiple testing, multivariate analyses, clustering • Fluency in programming and scripting languages such as R, Python. Experience in analytical reporting with R or Markdown and in version control of code. • Experience working in Linux environment • Experience in analyzing microbiome-based 16S sequencing data from preclinical and clinical samples would be highly appreciated • Excellent teamwork, time management, and organizational skills • English working skills To apply for this position, please send you resume with cover letter to tiphaine.vanhaecke@danone.com or follow this link https://jobs.danone.com/job/Palaiseau-STAGE-Statistiques-appliqu%C3%A9es-aux-sciences-du-microbiote-HF-6mois-JanvierMars-2020/565548901/
En savoir plus :https://urlz.fr/b2v1
2020 Danone Internship – Applied statistics for microbial sciences 6 months.pdf
Contact :tiphaine.vanhaecke@danone.com
Régression linéaire généralisée sur composantes supervisées en imagerie cérébrale
Publiée le 13/11/2019 18:50.
Référence : Stage Master 2.
Stage, Montpellier.
Entreprise/Organisme :INSERM U1061, Neuropsychiatrie : recherche épidémiologique et clinique
Niveau d'études :Master
Sujet :Apport de la régression linéaire généralisée sur composantes supervisées dans l'étude de l’association entre déficit visuel et morphologie cérébrale.
Date de début :mars-avril 2020
Durée du contrat :4-6 mois
Rémunération :Selon grille universitaire
Secteur d'activité :Recherche Médicale / Statistique
Description :L'objectif du projet est d'explorer l'utilisation d'une nouvelle méthode statistique de régularisation de modèles, de développer un complément à cette méthode et de l'appliquer à l'étude des associations entre une acuité visuelle basse et les données d'imagerie cérébrale de 310 participants de la cohorte montpelliéraine des Trois-cités (http://www.three-city-study.com/).
En savoir plus :https://www.inserm-neuropsychiatrie.fr/
Proposition de stage nov 2019.pdf
Contact :isabelle.carriere@inserm.fr
Développement d’une méthode de déconvolution pour le traitement quantitatif de données acquises par
Publiée le 13/11/2019 17:45.
Référence : Sujet de Stage M2.
CDD, Nancy.
Entreprise/Organisme :LIEC / CNRS UMR 7360 / Université de Lorraine
Niveau d'études :Master
Sujet :CONTEXTE:Depuis son invention en 1986, les applications de la microscopie à force atomique (AFM) n’ont cessé d’évoluer et de se diversifier, permettant de soulever un certain nombre de verrous-en particulier biologiques-via la visualisation,par exemple, de fines structures composant les surfaces cellulaires. A la différence de la microscopie électronique, l’AFM permet en effet d’analyser des bio-surfaces de manière non-invasive en conditions physiologiques. Cependant,les résultats obtenus parAFM sont susceptibles d’être biaisés par plusieurs artefacts liés au principe même de la mesure qui repose sur l’utilisation d’une sonde (pointe) de géométrie diverse et dont la taille caractéristique avoisine souvent les dimensions des structures à imager, générant ainsi des phénomènes de convolution qui diminuent la résolution latérale accessible par cette technique.En plus d’être un outil d’imagerie, l’AFM utilisée en mode spectroscopie de forces offre la possibilité d’accéder à certaines propriétés mécaniques et physico-chimiques de l’échantillon. La cartographie des déterminants e.g.nanomécaniques cellulaires (module d’Young)ou encore la détection et la manipulation de biomolécules décorant les objets biologiques requièrent la pré définition d’un certain nombre de paramètres imposés par l’utilisateur de la machine, tels que la force d’appui maximum, la taille de pixel ou encore la vitesse d’indentation et de retrait de la pointe. Afin de réaliser une interprétation quantitative des résultats obtenus, il apparaît essentiel de comprendre précisément l’influence de chacun de ces paramètres sur les caractéristiques physico-chimiques obtenues par la mesure et de proposer des solutions du type traitement du signal (e.g.déconvolution)pour améliorer l’imagerie d’objets micrométriques et/ou nanométriques.
Date de début :Début 2019
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Environ 600 euros/mois
Secteur d'activité :Environnement, traitement du signal, chimiométrie
Description :Les objectifs de ce stage sont multiples. Dans un premier temps, le (la) candidat(e) définira un plan d’expérience dans le but d’identifier les paramètres instrumentaux influençant la résolution spatiale qu’il est possible d’obtenir avec l’instrument AFM. Ce premier travail s’effectuera sur des échantillons«idéaux» i.e.pour lesquels les tailles et espacements de motifs sont connus et qui ne subissent pas de déformations mécaniques sous l’effet de la pointe. En comparant les dimensions obtenues par imagerie AFM à la taille théorique des objets, il s’agira de proposer une méthode de déconvolution de pointe permettant de remonter à la morphologie réelle du substrat. Cet algorithme sera alors appliqué à des images d’échantillons biologiques réels de taille nanométrique afin d’appréhender au mieux leurs dimensions. Dans un deuxième temps, des cartographies nanomécaniques d’échantillons microbiologiques (e.g.bactéries et micro-algues) seront obtenues dans différentes conditions expérimentales afin d’évaluer l’influence du rapport signal sur bruit et d’optimiser les paramètres d’acquisition en spectroscopie de force.Ce stage, à l’interface entre physico-chimie, traitement du signal et microbiologie, permettra à l’étudiant(e) d’acquérir une expertise solide en imagerie et spectroscopie de force AFM, ce qui peut être un véritable atout pour une poursuite en thèse.
En savoir plus :http://liec.univ-lorraine.fr/
Stage AFM_Deconvolution.pdf
Contact :marc.offroy@univ-lorraine.fr
Modélisation stochastique du déplacement des navires de pêche comme reflet des espèces cibles.
Publiée le 13/11/2019 17:45.
Référence : Pierre Gloaguen, MCF en Statistiques à Agroparistech.
Stage, Paris (5e).
Entreprise/Organisme :Agroparistech
Niveau d'études :Master
Sujet :En écologie, comprendre les différents facteurs guidant le mouvement des individus est d'un intérêt capital afin de définir des mesures de gestion adaptées. De même, définir rigoureusement des cartes d'utilisation de l'espace et les facteurs environnementaux structurant cette utilisation est essentielle pour la gestion durable des espaces et ressources. Aujourd'hui, l'abondance de suivis GPS rend possible d'analyser le mouvement des prédateurs à fine échelle. L'étude des corrélations à fine échelle entre ces déplacements et différents facteurs environnementaux (habitats, ressources ciblées) est encore un challenge en écologie. De même, le lien entre ces déplacements à fine échelle d'une part, l'utilisation globale de l'espace d'autre part, et enfin les différents facteurs environnementaux est souvent difficile à établir. Un moyen d'établir ces liens est la modélisation statistique. Récemment, un modèle, formulé en espace et en temps continua été proposé pour relier mouvement à fine échelle, utilisation globale et facteurs environnementaux. Ce modèle utilise le formalisme des équations différentielles stochastiques pour mettre en relation le déplacement observé d'un individu avec son environnement, et estimer une carte d'utilisation de l'espace par le prédateur. Ce modèle prometteur n'a pour le moment été utilisé que sur des jeux de données synthétiques. L'objectif de ce stage est de mettre en application le modèle de cite{michelot2019langevin} sur un cas concret, à savoir les données GPS des navires de pêche Français. Ces données consistent en un suivi à fine échelle (une position par heure en moyenne) des déplacements de navires de pêches complétées par des campagnes scientifiques réalisées par des instituts de recherche qui permettent d’inférer la distribution des espèces ciblées par les pêcheurs. À partir de ces données, le stagiaire ajustera le modèle, afin d'évaluer si le déplacement observé des pêcheurs est bien structuré par l'abondance telle que mesurée par les scientifiques, ce qui est souvent suggéré dans la littérature halieutique. Suite à cette étude, selon les affinités du stagiaires, l'accent pourra être mis soit sur l'analyse et l'exploration du cas d'étude (applications d'autres modèles existants), soit sur l'aspect programmation avec R (publication d'une librairie associée au modèle), ou enfin sur l'extension du modèle statistique.
Date de début :Début 2020 (Janvier, Février ou Mars)
Durée du contrat :4 à 6 mois
Rémunération :577 euros/mois
Secteur d'activité :Ecologie statistique (recherche académique)
Description :Stage à effectuer au sein de l'unité de recherche en Statistique MIA-Paris. Ce stage en statistique appliqué à l'écologie sera l'occasion de collaboration avec des chercheurs en Statistiques de Paris et Rennes, ainsi que des chercheurs en halieutique de Nantes.
En savoir plus :https://www6.inra.fr/mia-paris
StageM2_modele_mouvement.pdf
Contact :pierre.gloaguen@agroparistech.fr
Clinical Data Manager
Publiée le 13/11/2019 17:45.
Référence : VD/CDM1119/MV/CCMS.
CDD, Strassen.
Entreprise/Organisme :Luxembourg Institute of Health (LIH)
Niveau d'études :DUT/Licence ou équivalent
Date de début :As soon as possible
Durée du contrat :2 years
Secteur d'activité :Biomedical Research
Description :The Clinical Data Manager will join the LIH’s Competence Center for Methodology and Statistics (CCMS). Within the clinical research hub of the Department of Population Health, the CCMS provides methodological support in statistical planning and analysis and data handling for various laboratories and research groups as well as offering training in statistics and support in writing papers. To support the team and the new translational research center we are looking for a Clinical Data Manager who will mainly be responsible for handling the data management, supervising the data entry and performing the programming of edit chekcs to control the data of various projects. He/she will also guarantee the regulation, the quality, the confidentiality and the security of the data.
En savoir plus :https://www.lih.lu/jobs/detail/clinical-data-manager-mv1119-13000
Clinical Data Manager - MV1119.pdf
Contact :virginie.delandsheer@lih.lu
Pesticide exposures and child health: dealing with measurement errors by using Bayesian statistics
Publiée le 10/11/2019 10:22.
Postdoc, Institut de Recherche en Santé, Environnement et Travail (UMR 1085), Rennes (Brittany), France.
Entreprise/Organisme :French Institute for Health and Medical Research (INSERM)
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :January 2020 (ajustable)
Durée du contrat :12 to 14 months, depending on starting date and salary
Rémunération :2544 - 2919 euros per month (gross salary), depending on experience
Secteur d'activité :Biostatistics, epidemiology
Description :With more than 250 members, the Institut de Recherche en Santé, Environnement et Travail (UMR 1085 – Irset ; https://www.irset.org/en) is one of the largest inter- and multi-disciplinary European research centres on environmental and occupational health. Irset is a joint research unit of the Inserm institute, Rennes 1 University and the EHESP - School of Public Health, in partnership with the Universities of Angers and the French Antilles, the CNRS, and the Teaching Hospitals of Rennes, Angers and Pointe-à-Pitre. Its mission is to study the biological processes and the environmental factors (whether chemical, biological, physical, social and cultural, occupational, geographical or economic) that affect human health, and to help public health authorities make informed decisions on the basis of scientific data. The team 3ERD aims to identify and characterize environmental exposure induced by human activity and its impact on the reproductive system (function and organs) and on child development. A specific research axis of the team is focusing on the influence of occupational and environmental exposures to chemicals during the pregnancy. In this field of research, the most robust results are obtained through longitudinal studies of mother-child/birth cohorts combined with precise measurements of pre- and post-natal exposure to environmental contaminants. The project is based on the Inter-Cal project, coordinated by the International Agency for Research on Cancer (IARC, World Health Organization), and funded by the French Agency for Food, Environmental and Occupational Health & Safety. The Inter-Cal project seeks to address and take into account selection and classification bias in the InterPhone study. Inter-Cal also seeks to extend statistical techniques developed for research on mobile phones and cancer to other research areas, such as pesticides and child health. In collaboration with the IARC investigators and statisticians, the applicant will have to investigate different statistical methods, including hierarchical Bayesian approaches, to control simultaneously for selection/attrition bias and multiple types of classification bias / measurement errors when assessing the influence of prenatal pesticide exposures on child growth, in the Elfe French birth cohort. This will include theoretical work conducted via computer simulation, but also characterization of the bias present in different types of measure of exposure used in several studies conducted in our team. Profile expected: The applicants must have a PhD (or be about to earn one), preferably in epidemiology or biostatistics. The applicant is expected be able to conduct appropriate statistical models in the R or Python plateform, and to have a good command of English language (French is not mandatory). Experience in SAS and WinBUGS/JAGS/STAN software is a plus. Experience in one of the following fields is also welcome: Bayesian statistics; pesticides exposures; Birth cohort; classification bias characterization.
En savoir plus :xx
Post-doc offer - Inter-cal.pdf
Contact :remi.beranger@univ-rennes1.fr
Stage laboratoire ERIC, Lyon : Deep clustering using variational autoencoder
Publiée le 08/11/2019 18:20.
Stage, Bron.
Entreprise/Organisme :Laboratoire ERIC, Université de Lyon
Niveau d'études :Master
Sujet :Développement d'un algorithme de clustering à base de deep learning.
Date de début :2020
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :environ 550€ par mois
Secteur d'activité :Recherche en machine learning
Description :Développement d'un algorithme de clustering à base de deep learning.
En savoir plus :https://eric.msh-lse.fr
Stage-2020-LaboratoireERIC.pdf
Contact :julien.jacques@univ-lyon2.fr
CDD – Biostatisticien.ne épidémiologiste – H/F
Publiée le 08/11/2019 18:20.
Référence : VLMBIOSTAT.
CDD, PARIS 13E.
Entreprise/Organisme :VAINCRE LA MUCOVISCIDOSE
Niveau d'études :Master
Date de début :20/01/2019
Durée du contrat :4 MOIS
Description :Dans le cadre d’un congé maternité, Vaincre la Mucoviscidose recherche : Un.e Biostatisticien.ne en épidémiologie (H/F) en CDD – 4 mois Au sein de l’équipe Registre (4 personnes) du département médical, le/la Biostatisticien.ne en épidémiologie est sous la responsabilité de la Directrice du département médical et en lien fonctionnel avec la Responsable du registre. Il/elle est chargé.e des missions principales suivantes : Missions : - Réaliser le bilan annuel des données, avec la programmation sous SAS des analyses et l’élaboration du document final ; - Répondre aux sollicitations de données des médecins et chercheurs, en élaboration des plans d'analyses statistiques, en réalisant le traitement des analyses avec le logiciel SAS, et en mettant en forme les rapports statistiques. Compétences et savoir-faire attendus : Vous avez une expertise en épidémiologie et vous maîtrisez impérativement les analyses de cohortes sur SAS. Vous êtes rigoureux(se), méthodique et organisé.e, et vous aimez travailler en équipe. Formation et qualification requises : Master en biostatistiques/épidémiologie Expérience professionnelle : 3 ans sur un poste similaire Conditions : CDD à temps plein, Paris 13ème Date de début : 20 janvier 2020
En savoir plus :www.registredelamuco.org
offre_CDD_Biostatisticien épidémiologiste - H F - Vaincre la Mucoviscidose.pdf
Contact :registre@vaincrelamuco.org
Comparison of Artificial Intelligence approach with other causal modeling methodologies in PKPD
Publiée le 08/11/2019 18:11.
Référence : PostDoc Sanofi CTS.
Postdoc, Chilly-Mazarin.
Entreprise/Organisme :Sanofi
Niveau d'études :Doctorat
Sujet :Confounding and causal inference in exposure-response and PKPD modeling: comparison of Artificial Intelligence approach (deep causal networks) with other causal modeling methodologies. Application to immuno-oncology compounds.
Date de début :fin 2019 - début 2020
Durée du contrat :18 mois
Rémunération :selon les grilles Sanofi
Secteur d'activité :santé
Description :Confounding and causal inference in exposure-response and PKPD modeling: comparison of Artificial Intelligence approach (deep causal networks) with other causal modeling methodologies. Application to immuno-oncology compounds.
En savoir plus :https://www.linkedin.com/jobs/view/1481786114/
Sanofi_CTS_postdoc2019.pdf
Contact :clemence.rigaux@sanofi.com
Biostatistics Internship (Master 2)
Publiée le 07/11/2019 13:22.
Stage, Lille, France.
Entreprise/Organisme :CNRS UMR 8199 (Integrated Genomics and Metabolic Diseases Modelling)
Niveau d'études :Master
Sujet :Development of an RNA-seq Analysis Pipeline
Durée du contrat :5-6 months (with possible extension)
Rémunération :Depending on current rates in France
Description :Firstly, within the biostatistics team, the candidate will need to familiarise himself with the transcriptomic data from RNA sequencing (RNA-seq) and to select the most appropriate methods for analysing those data. Secondly, he/she will get to grips with the selected statistical analysis methods (i.e., generalised linear modelbased approach and classification methods), as well as the tools implementing those methods. He/she will adapt, if necessary, the existing methods for their integration into an data processing/analysis pipeline, i.e., quality control, analysis, annotation and visualisation. Lastly, the student will have to implement an RNA-seq data processing pipeline, incorporating the identified methods, as well as the relevant visualisations to account for the nature of the data and the results. The student will apply these methods and more generally the pipeline on data available within the laboratory and/or on data that could be generated during the internship. The implementation of this RNA-seq pipeline will be done in R, through the Rstudio development interface on a Linux Debian infrastructure. The student may be led to develop an R package and use the R packages: rmarkdown, shiny et ggplot2.
En savoir plus :http://www.good.cnrs.fr/
m2_internship_fr-en.pdf
Contact :mickael.canouil@cnrs.fr
Biostatisticien Safety Efficacy
Publiée le 07/11/2019 11:09.
CDI, NEUILLY-SUR-SEINE.
Entreprise/Organisme :IT&M STATS
Niveau d'études :Master
Date de début :Janvier 2020
Secteur d'activité :Pharmaceutique
Description :Société de prestation de service, IT&M STATS met à la disposition de ses clients des collaborateurs expérimentés, professionnels et motivés dans les métiers de l’Analyse Statistique et de la Donnée. Expert dans le domaine de la Santé depuis plusieurs années, IT&M STATS a aujourd’hui la confiance de nombreux acteurs dans les domaines pharmaceutique, agroalimentaire et cosmétique et se développe également vers de nouveaux secteurs d’activités. Nous basons notre relation sur : o Un respect des collaborateurs et des clients, de leurs aspirations, o Un suivi personnalisé des collaborateurs et des clients, o Une gestion régulière des carrières des collaborateurs, o Des échanges transparents, o Une réactivité, une disponibilité et une écoute permanentes. Nous recherchons pour un client du secteur pharmaceutique, basé en région parisienne un(e) Biostatisticien(ne) confirmé(e). L'objet de la prestation est de réaliser le support statistique pour des études non cliniques d'efficacité ou de Safety de plusieurs entités dans le respect des guidelines internes et des BPL pour les études entrant dans ce cadre. - Réalisation des analyses statistiques pour des études de Recherche avec rédaction d’un rapport statistique en Anglais - Revue et validation de la partie statistique des rapports de Pharmacologie Spécifiques produits par des chercheurs - Réalisation de calculs de sujets ou de puissance pour des protocoles expérimentaux de Recherche. - Contribution à la validation des calculs et à la documentation de validation lors de "change control" sur des applications statistiques End-user du département - Support ou Analyse et production de rapports pour les études de sécurité BPL - Vous êtes titulaire d’un diplôme Bac+5 Diplômé(e) d’une école type : ENSAI, ISUP, ISPED, vous avez une formation scientifique, spécialisée en biostatistiques - Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 2 à 5 ans en CRO ou en laboratoire pharmaceutique - Une bonne maitrise de SAS et R/Rshiny est attendue - Une bonne connaissance du CDISC/ADAM est souhaitable - Vous êtes organisé(e), rigoureux(se) et autonome - Vous avez un bon niveau d’anglais Contacts : Ana Luisa Gomes : recrutements@itm-stats.com Marie-Noëlle COUBEZ : mn.coubez@itm-stats.com - Fabien RECORD : f.record@itm-stats.com
En savoir plus :http://www.itm-stats.com/
06112019 Biostatisticien Safety Efficacy.pdf
Contact :recrutements@itm-stats.com

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