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Lecturer (UK equivalent of Assistant Professor) in Statistics x 2 posts
Publiée le 29/10/2020 22:05.
Référence : A3106.
CDI, Lancaster, UK.
Entreprise/Organisme :Lancaster University, UK
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :8th January 2021 or as soon as possible thereafter up to Oct 2021
Rémunération :£41,526 to £49,553
Secteur d'activité :Statistics / Data Science
Description :Mathematics & Statistics Salary: £41,526 to £49,553 Closing Date: Monday 16 November 2020 Interview Date: Tuesday 24 November 2020 Reference: A3106 Applications are sought for two Lectureships in Statistics from candidates working in methodological statistics connected with real-world challenges. You should have a proven track record of publishing research work of international quality, and demonstrate potential for being a capable and enthusiastic contributor to the Department’s statistics teaching. You will be an independent academic in the Department, aligned to one of its research groups but following your own research agenda, while also teaching and carrying out academic administration. This is an exciting time to join one of the largest and strongest statistics groups in the UK. We currently hold more EPSRC funding than any other UK statistics group and have 26 academic staff, 17 research associates and over 40 research students, with research clusters in Bayesian and Computational Statistics, Time Series and Changepoints, Extreme Value Statistics, Statistical Learning, and Medical and Social Statistics. Lancaster is one of the UK’s top departments in Mathematics and Statistics, ranked 5th overall in the 2014 Research Excellence Framework and 3rd for the impact of its research. The department hosts the EPSRC-funded Centre for Doctoral Training in Statistics and Operational Research in partnership with industry, STOR-i (www.lancaster.ac.uk/stor-i/), in collaboration with the Department of Management Science, and is a member of the ESRC North West Social Science Doctoral Training Partnership (nwssdtp.ac.uk). The Department is one of the founding partners in Lancaster’s thriving Data Science Institute (www.lancaster.ac.uk/dsi/), which has core themes focusing on health, environment and society. These activities build on flourishing undergraduate and postgraduate programmes in Statistics. The Department provides an environment which aims to meet the individual needs of each member of staff. All new lecturers are provided with mentoring and support from the group as a whole, with a carefully selected group lead taking responsibility for their personal development. We are committed to family-friendly and flexible working policies, and seek to promote a healthy work-life balance. The University is a charter member of Athena Swan and has held a Bronze award since 2008, in recognition of good employment practice to address gender equality in higher education and research. The Department achieved its own Athena Swan Bronze award in 2017 and is a registered supporter of the London Mathematical Society’s Good Practice Scheme. We will consider applications to work on a part-time, flexible and job-share basis wherever possible and habitually agree to flexible modes of working. Informal enquiries may be made to the Head of the Statistics Section, Professor David Leslie (d.leslie@lancaster.ac.uk), or the Head of Department, Professor Alexander Belton (a.belton@lancaster.ac.uk). These posts are available from 8th January 2021 or as soon as possible thereafter. Please use the covering letter to explain your suitability for this role and how you will contribute to the Department. We welcome applications from all diversity groups.
En savoir plus :https://hr-jobs.lancs.ac.uk/Vacancy.aspx?ref=A3106
Contact :d.leslie@lancaster.ac.uk
Prédictions de risques d'effets secondaires liés à la radiothérapie après un cancer de l'enfant
Publiée le 28/10/2020 09:53.
Postdoc, 9 rue Joliot Curie, 91192 Gif-sur-Yvette, France.
Entreprise/Organisme :Ecole CentraleSupélec, laboratoire MICS
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :entre janvier et mai 2021
Durée du contrat :12 mois (peut être prolongé jusqu'à 18 mois supplémentaires)
Description :Le groupe Biomathematics de CentraleSupélec, en collaboration avec l’Equipe Epidémiologie des Radiations de l’Unité INSERM U1018-CESP à Gustave Roussy (Villejuif), recherche pour un post-doctorat d’une durée de 12 mois (prolongeable 18 mois supplémentaires) des candidats ayant une solide expérience en apprentissage machine en grande dimension, en optimisation, en analyse de survie, ayant un fort intérêt pour les applications médicales. Le/La candidat.e retenu.e participera au projet de recherche RADIOPREDITOOL consacré aux approches de modélisation mathématique et informatique visant à mettre en place un outil de prédiction personnalisée des effets iatrogènes tardifs de la radiothérapie en utilisant la distribution de dose à l'échelle du voxel, avec application aux cancers pédiatriques. Il/Elle étudiera de nouvelles approches pour développer des modèles de prédiction des risques basés sur un grand nombre de variables hétérogènes. Résumé du projet : Le taux moyen de guérison des cancers de l’enfant atteint aujourd’hui 70 à 80 %, et est nettement supérieur à celui des adultes. La radiothérapie est l’un des traitements les plus préconisés, mais elle peut provoquer, à long terme, des effets iatrogènes importants (cancers secondaires, pathologies cardiovasculaires, complications neurosensorielles,...), notamment chez des enfants qui ont toute leur vie devant eux. Actuellement, les modèles de prédiction de ces effets utilisent principalement la dose moyenne de radiations reçues au niveau des organes, omettant ainsi la forte hétérogénéité des doses qui est spécifique aux personnes exposées à une radiothérapie. Ce projet vise à améliorer ces modèles en s’appuyant sur les avancées récentes dans la reconstruction des doses de radiations estimées à l’échelle du voxel (distribution 3D). Le challenge est lié à la grande quantité de données (plusieurs millions de variables pour une reconstruction de la dose délivrée au corps entier) par rapport au nombre de patients. Notre stratégie basée sur l’utilisation de bases de données existantes, consiste à : (1) contrôler la qualité des reconstructions des doses et évaluer les incertitudes associées, (2) appliquer des modèles statistiques standards qui serviront de référence, (3) développer une nouvelle méthodologie pour intégrer les descripteurs de dose au voxel dans les modèles de prédiction des risques, soit directement, soit à partir d’indicateurs plus agrégés inspirés de la radiomique, en utilisant des algorithmes de classification ou de régression (analyse de survie), avec une sélection parcimonieuse des variables, (4) optimiser les protocoles de suivi des patients. Les résultats seront intégrés dans une application, à la disposition du personnel médical, qui permettra de visualiser le risque d’événement iatrogène par région anatomique et son évolution temporelle afin de fournir un suivi médical personnalisé à chaque ancien patient de cancer pédiatrique, contribuant ainsi à une meilleure qualité de vie.
En savoir plus :https://sites.google.com/view/sarah-lemler
postdoc-MICS-IGR-AppelCandidatures.pdf
Contact :sarah.lemler@centralesupelec.fr
POST-DOC POSITION IN STATISTICS
Publiée le 26/10/2020 13:56.
Référence : AMLAP PROJECT: Advanced Machine Learning Algorithms for leveraging Pleiotropy effect.
Postdoc, Anglet (64) and/or Villejuif (94) (flexible).
Entreprise/Organisme :Université de Pau et des Pays de l'Adour
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :position beginning as soon as possible after November 15, 2020
Durée du contrat :One year renewable (up to 36 months)
Rémunération :Gross Salary Range: 2699 euros / month
Description :We are currently seeking to recruit a post-doctoral researcher at LMA (Laboratory of Mathematics and its Applications, UMR CNRS 5142, Anglet, France, https://lma-umr5142.univ-pau.fr/fr/index.html) in collaboration with the “Exposome and heredity” team of the CESP research center (Centre de Recherche en Epidémiologie et Santé des populations, Villejuif, France, http://cesp.inserm.fr/). The location of the position would be either in Anglet (64) or in Villejuif (94), at the choice of the applicant. Recent technological advances in molecular biology and genomics given rise to numerous large-scale datasets. The sheer size and complexity of these data sets imposes new methodological challenges. The aim of the AMLAP (Advanced Machine Learning Algorithms for leveraging Pleiotropy effect) project, funded by the “ITMO Cancer d’Aviesan”, is to boost and enhance the current toolkit for integrative analysis of massive datasets, especially for detecting pleiotropy. Novel methods for the association between blocks of data, such as relating to gene, will be developed and so dealing with the most challenging issues raised in computational biology. This project will generate innovative methodologies that overcome the big data challenge in a real-life context and thus help the full exploration of existing and yet under exploited data. This research contributes to extend pleiotropy knowledge in human disease in order to drive diagnosis, therapeutic intervention and individualised treatment within precision medicine. The new statistical approaches will be applied to enrich our insights about the genetic mechanisms of cancers. Exploring the genetic relationship between cancers would help to elucidate the common mechanisms between diseases and could lead to improve their diagnostic and therapeutic management. The overall aims of this project are thus two-fold. We aim to develop novel big data analytics methods for leveraging pleiotropy using specific data structures (gene or pathway-level) and to apply these to large individual data sets and to massive data sets using summary statistics.
En savoir plus :NA
Post-Doc_Statistics_AMLAP_2020.pdf
Contact :benoit.liquet@univ-pau.fr
Modélisation de la variabilité génotypique des paramètres d'un modèle de culture chez Arabidopsis
Publiée le 23/10/2020 20:52.
Stage, Jouy-en-Josas.
Entreprise/Organisme :INRAE, MaIAGE ; Université Lille, laboratoire Painlevé
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation de la variabilité génotypique des paramètres d'un modèle de culture chez Arabidopsis thaliana
Date de début :février 2021
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :gratification 550 euro mensuel environ (taux légal)
Secteur d'activité :recherche
Description :voir fichier joint
En savoir plus :NA
stageM2_2021_modelisation_variabilite_genotypique_plante.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Modélisation jointe pour prédire l'effet des attaques de pyrale sur la floraison du maïs
Publiée le 23/10/2020 20:51.
Stage, Jouy-en-Josas/Gif-sur-Yvette.
Entreprise/Organisme :INRAE, MaIAGE; INRAE, GQE Le Moulon
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation jointe pour prédire l'effet des attaques de pyrale sur la floraison du maïs
Date de début :février 2021
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :gratification 550 euro mensuel environ (taux légal)
Secteur d'activité :recherche
Description :voir fichier joint
En savoir plus :NA
stageM2_2021_modelisation_jointe_floraison_pyrale.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Modélisation du vieillissement de la drosophile en vue de l'identification des SNPs influents
Publiée le 23/10/2020 20:51.
Stage, Jouy-enJosas/Paris.
Entreprise/Organisme :INRAE, MaIAGE ; Université de Paris, CRI
Niveau d'études :Master
Sujet :Modélisation du vieillissement de la drosophile en vue de l'identification des SNPs influents
Date de début :février 2021
Durée du contrat :5 à 6 mois
Rémunération :gratification 550 euro mensuel environ (taux légal)
Secteur d'activité :recherche
Description :voir fichier
En savoir plus :NA
stageM2_2021_modelisation_vieillissement_drosophile_SNP.pdf
Contact :estelle.kuhn@inrae.fr
Post-doctoral position in Genetic Epidemiology
Publiée le 23/10/2020 20:51.
Postdoc, Lille, France.
Entreprise/Organisme :Institut Pasteur de Lille
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :01/02/2021
Durée du contrat :2 ans
Description :See pdf file
En savoir plus :NA
post_doc_offer.pdf
Contact :celine.bellenguez@pasteur-lille.fr
Ingénieur Méthodes et analyses en ligne (F/H)
Publiée le 23/10/2020 20:51.
CDI, SAINT-FONS.
Entreprise/Organisme :ELKEM SILICONES
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :A convenir
Secteur d'activité :Chimie / silicones
Description :L’ingénieur Méthodes et analyses en ligne assure le développement de nouvelles analyses et méthodes correspondant à des problématiques diverses et participe à l’évolution des techniques d’analyse au niveau d’Elkem Silicones. Ainsi, ses missions sont les suivantes, dans le respect des procédures Sécurité et Qualité : • Selon les priorités définies, développer des méthodes analytiques : analyse en ligne, analyse labo, analyse auto-contrôle ; • Effectuer la veille technologique sur les méthodes analytiques ; • Assurer le suivi du CES (Centre Européen des Silicones) et d’Axel’one Analysis sur nos thématiques analytiques ; • Participer à des collaborations extérieures, congrès, salon… Compétences métiers : Chimie des Silicones Compétences techniques analytiques diverses, chimiométrie, statistiques Langue : Anglais technique Compétences comportementales : • Responsabilité et Responsabilisation : vous prenez vos responsabilités en toute intégrité et travaillez à la réussite de l’entreprise. • Orientation client : vous recherchez continuellement à améliorer la qualité des services et produits proposés aux clients internes et externes. • Travail en équipe : vous collaborez avec les autres pour atteindre les objectifs du groupe. • Initiative : vous êtes capable d’identifier comment influencer le cours des évènements en proposant des idées qui se transformeront en actions. • Planification et organisation : vous identifiez les actions et l’ordre dans lequel celles-ci doivent être accomplies pour sécuriser la réalisation efficace du travail. • Ténacité : vous restez sur une problématique jusqu’à sa résolution. • Analyse et conceptualisation : vous êtes capable d’analyser des sujets complexes et de parvenir à des conclusions logiques et rationnelles. • Communication : vous communiquez de manière efficace par écoute active, une synthèse des sujets et un partage pertinent d’informations et l’anticipation des problèmes associés à cette communication.
En savoir plus :Espace carrières site internet Elkem Silicones
Contact :elodie.noly-coin@elkem.com
Evaluation of expert elicitation methods to support decision making in clinical development.
Publiée le 22/10/2020 20:46.
Référence : Stage M2 SANOFI Expert Elicitation.
Stage, Chilly-Mazarin / Montpellier.
Entreprise/Organisme :SANOFI
Niveau d'études :Master
Sujet :Evaluation of expert elicitation methods to support decision making in clinical development. All clinical trials are designed for success of their primary objectives. Hence, assessing the probability of success (PoS) should be a key focus at the design stage to inform trial design but might be very difficult to estimate at early development stage due to the limited knowledge available. In order to improve the design performance, an informative Bayesian approach may help but in some situations, no or very limited historical data exist, so that the use of knowledge from experts can be used to elicitate (or complement) a prior and results in a more appropriate PoS estimate. Several approaches to gather expert’s information have already been published, as well as several methods to analyze this information (e.g. SHELF method).
Durée du contrat :6 months
Description :The intern will perform a thorough literature review for expert elicitation existing methods and provide a summary and recommendations. This summary will support a two stages implementation including an elicitation process to gather expert information and methods to analyze expert information. Then, the chosen methods will be compared through simulations. Concurrently, a study case from internal project will be proposed in order to implement the elicitation process and experience communication with clinicians and experts. This work will give an insight on the difficulties which might be encountered in a real-life setting. Finally, the intern will provide a full report and recommendations. The internship will be part of an existing Sanofi working group with statisticians across different sites (France, US), studying prior elicitation methods. The intern will have to work closely with the members of this working group, will attend related meetings in English and if required, report his/her work through presentations.
En savoir plus :https://www.sanofi.com/
Contact :caroline.petit@sanofi.com
Etude statistique des pratiques de mobilité en France à la lumière de la récente enquête de mobilité
Publiée le 22/10/2020 14:19.
Référence : Offre de stage d'étude et de recherche en analyse des données de mobilité.
Stage, Campus de Lyon (Bron).
Entreprise/Organisme :Université Gustave Eiffel
Niveau d'études :Master
Sujet :A partir des données de la récente Enquête Nationale de Mobilité des Personnes, il s'agit d'analyser les pratiques de mobilité actuelles des ménages français. Compte tenu de l'émergence des nouveaux modes de déplacement tels que les EDP (Engins de Déplacements Personnels, motorisés ou non), il s'agit également d'analyser les principales caractéristiques de l'évolution de cette mobilité, comparée à l'enquête précédente de 2007-2008. Le but est de définir des indicateurs d'exposition au risque qui alimenteront les études sur les facteurs de risque d'accidents de la route.
Date de début :entre février 2021 et avril 2021, selon disponibilité du stagiaire
Durée du contrat :Le stage devrait durer six mois, en présentiel, si la situation sanitaire le permet.
Rémunération :Indemnisation de stage
Secteur d'activité :Grand Etablissement d'Enseignement Supérieur et Recherche.
Description :L’Université Gustave Eiffel est née de la fusion de l’Université Paris-Est Marne-la-Vallée et de l’IFSTTAR, l’institut de la recherche européenne sur la ville et les territoires, les transports et le génie civil. Elle intègre une école d’architecture, l’EAV&T, et trois écoles d’ingénieurs, l’EIVP, l’ENSG Géomatique et ESIEE Paris. En réunissant pour la première fois en France le triptyque université / organismes de recherche / écoles, elle aura en particulier vocation à développer des collaborations nationales et internationales pour répondre aux enjeux sociétaux majeurs que génèrent les profondes mutations des environnements urbains où vit déjà 55 % de l’humanité. Le stage se déroute dans une unité mixte de recherche, l'UMRESTTE, au sein d'un département "Transport, Santé, Sécurité", situé sur le Campus de Lyon, dans les locaux de l'ex-Ifsttar. Durant le stage, l’étudiant présentera régulièrement l’avancée de son travail aux séminaires du projet Sanuit auxquels il sera encouragé à participer. Des missions au siège de l’UGE, en région parisienne, seront à prévoir. Le stage sera sanctionné par un rapport de stage comprenant une synthèse des résultats et une présentation des résultats au sein de l’Umrestte, la rédaction d'article est encouragée. Ce stage conviendrait à un étudiant de niveau master-2 en statistique, data science, épidémiologie, biostatistiques, santé publique, sciences de la santé, économétrie ou économie des transports. De bonnes compétences en analyse statistique sont requises (analyse des données et modèle linéaire généralisé). Des connaissances en S.I.G. seraient souhaitées ainsi qu'une pratique du logiciel SAS.
En savoir plus :https://www.univ-gustave-eiffel.fr/universite/
Stage M2 UGE - UMRESTTE - Pratiques de mobilité.pdf
Contact :mouloud.haddak@univ-eiffel.fr
BIOSTATISTICIEN(NE) SENIOR CDI PARIS CENTRE
Publiée le 20/10/2020 17:38.
Référence : SBIOST.
CDI, PARIS CENTRE.
Entreprise/Organisme :GHLCONSULT CABINET DE RECRUTEMENT
Niveau d'études :Master
Date de début :immédiat
Rémunération :rémunération compétitive et en rapport avec le profil et l’expérience.
Secteur d'activité :industrie pharmaceutique / biotechnologies
Description :SOCIETE : GHLconsult est un cabinet de recrutement intervenant notamment dans les métiers de la santé. Notre Client est un laboratoire pharmaceutique conduisant un important programme de développements cliniques internationaux pour lequel nous recherchons un(e) Biostatisticien(ne) senior pour renforcer ses équipes. MISSIONS : Le poste couvre l'ensemble des tâches techniques généralement attribuées mais aussi la participation active aux rencontres avec le comité indépendant de contrôle des données, l'organisation des réunions de revue de données, la conduite des discussions statistiques mais aussi la collaboration avec les autres départements. Profil : Doctorat ou Master en statistiques avec au minimum 5 ans d'expérience en études cliniques phase 2 et 3 sur SAS. Connaissance de R et CDISC. Anglais courant Rémunération : rémunération compétitive et en rapport avec le profil et l’expérience. Contact : Gilles LAURENT : gilleslaurent@ghlconsult.com www.ghlconsult.com
En savoir plus :www.ghlconsult.com
Biostatisticien(ne) senior CDI Paris centre.pdf
Contact :gilleslaurent@ghlconsult.com
Clinical Data Manager H/F - CDD 12 mois
Publiée le 20/10/2020 17:10.
Référence : DI-44-2020.
CDD, SAINT-HERBLAIN.
Entreprise/Organisme :Biofortis - Mérieux Nutrisciences
Niveau d'études :Autre
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :12 mois
Secteur d'activité :CRO Recherche clinique
Description :Au sein d'une équipe dynamique gérée par le responsable data management, vous travaillez dans un environnement dédié au data management avec des outils métiers développés en interne. Ce travail se fait en collaboration étroite avec notre personnel de recherche clinique (chef de projet, Arc, UIC (médecin, Tec), Biostatisticiens) et notre SI. Vous avez pour principales missions : • Définition du data-management plan • CRF design • Rédaction des plans de saisie • Rédaction du plan de validation des données • Mise en place des outils d’acquisition de données : base et eCRF • Validation des données avec la programmation des contrôles (SAS), la gestion, édition et validation des queries ainsi que les corrections de base • Réalisation des exports de base • Gestion des droits d’accès des personnes intervenant dans les études • Participation à la revue des données
En savoir plus :https://www.indeed.fr/emplois?q=biofortis&from=googlesl&advn=7885602348150590&vjk=b9a794e47545f554
Clinical Data Manager - Réf. DI-44-2020.pdf
Contact :manuel.desmars@mxns.com
Ingénieur- e en développement R (statistique ou bioinformatique)
Publiée le 19/10/2020 15:51.
Référence : OT-10428.
CDD, Castanet Tolosan.
Entreprise/Organisme :INRAE, centre de Toulouse
Niveau d'études :Master
Date de début :01/01/2021
Durée du contrat :6 mois (éventuellement prolongeables)
Rémunération :A partir de 2033€ bruts mensuels (selon expérience)
Secteur d'activité :Recherche
Description :Vous serez accueilli-e au sein d’une unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse est une unité propre (UR875) d’INRAE https://www.inrae.fr. MIAT a pour mission scientifique de développer et mettre en œuvre des méthodes mathématiques et/ou informatiques pertinentes pour résoudre des problèmes identifiés avec nos collaborateurs qui sont issus principalement d'autres départements d’INRAE. L'unité comporte actuellement deux équipes de recherche (MAD et SaAB) et trois équipes de service (Plateformes BIOINFO, RECORD et SIGENAE). Vos missions se dérouleront dans le cadre du projet ASTERICS (A Tool for the ExploRation and Integration of omiCS data) financé par la Région Occitanie. Ce projet fédère les plateformes bioinformatique http://bioinfo.genotoul.fr/ et biostatistique https://perso.math.univ-toulouse.fr/biostat/ de Genotoul et a pour objectif de développer une solution logicielle d’analyse statistique et d’intégration interactive des données « omiques » permettant aux biologistes d’explorer les données de leurs projets de manière intuitive et guidée. Le développement de l’outil sera basé sur le déploiement d’une interface web, dont le développement sera pris en charge par des ingénieur⋅e⋅s en développement web et qui interagira avec des scripts R (majoritairement) via Python (Rpy) qui réaliseront les analyses. Votre mission consistera à écrire des pipelines d'analyse et traitement de données (sous R) puis d'en faire des fonctions R qui seront appelées depuis l'interface web, sous la supervision des chercheurs et ingénieurs en statistique impliqués dans le projet.
En savoir plus :https://jobs.inrae.fr/ot-10428
Contact :nathalie.vialaneix@inrae.fr
Stage M2 : Estimation spatialisée des flux d’azote des sols agricoles
Publiée le 19/10/2020 15:50.
Référence : Stage2021ReliquatN_Spatialisation.
Stage, Lille.
Entreprise/Organisme :Junia ISA
Niveau d'études :Master
Sujet :Estimation spatialisée des flux d’azote des sols agricoles du territoire du Douaisis (Nord, Hauts de France) à l’aide de méthodes de cartographie numérique
Date de début :Février/mars 2021
Durée du contrat :6 mois
Rémunération :Selon la norme en vigueur
Description :Ce stage s’inscrit dans la dernière année d’un projet de trois ans (reliquatN) financé par l’Agence de l’Eau Artois-Picardie avec la participation de Douaisis Agglo et de l’ISA Lille (Junia ISA). La communauté d’agglomération du Douaisis (Douaisis Agglo) est un territoire composé de 35 communes pour 11400 ha de Surface Agricole Utile (200 agriculteurs). Environ 40% de la SAU est en grande culture avec majoritairement de la betterave, de la pomme de terre, du blé et de l’orge. Ce territoire agricole est concerné par les directives des Zones Vulnérables aux Nitrates. Dans ce type de contexte, une bonne gestion de l’azote est primordiale pour limiter toutes pertes dans l’environnement. A l’échelle de son territoire, Douaisis Agglo souhaite pouvoir développer ses connaissances au regard de la dynamique des flux d’azote dans les systèmes de culture en mettant en oeuvre des outils de modélisation/prédiction et des outils de spatialisation. Un premier travail de modélisation a été réalisé à l’aide du logiciel STICS, notamment sur la base de données de mesures de reliquats azotés et d’enquêtes réalisées auprès des exploitants agricoles impliqués dans le projet. L’objectif du stage est de mettre à profit l’ensemble des données mesurées et modélisées sur le territoire afin d’estimer la distribution spatiale des flux d’azote à l’aide de techniques de cartographie numérique. Différentes méthodologies seront testées et évaluées en termes de facilité de mise en application et d’incertitudes associées. Les principales étapes du stage seront les suivantes : - Organiser les données mesurées et modélisées au sein d’une base opérationnelle - Inventorier et préparer les données environnementales disponibles sur le territoire (covariables) - Mettre en oeuvre les méthodes de prédiction spatiales à l’échelle du territoire d’étude (logiciel R) - Evaluer la pertinence de mise en application des méthodes employées Le stage aura une composante essentielle de mise au point et de tests méthodologiques ainsi que de traitement de données.
En savoir plus :https://www.junia.com/
Stage_M2_ReliquatN_CMS.pdf
Contact :sebastien.detriche@yncrea.fr
Mise en place des cartes de contrôle pour l'amélioration du processus qualité de production.
Publiée le 16/10/2020 15:35.
Référence : Data scientiste pour l'amélioration de la maîtrise du processus qualité dans la production.
CDD, Université de Technologie de Troyes.
Entreprise/Organisme :Université de Technologie de Troyes et Worms Safety
Niveau d'études :Doctorat
Date de début :Dès que possible
Durée du contrat :1 an
Rémunération :30k à 37 k
Secteur d'activité :Statistiques et Qualité
Description :Worms Safety Alliance, basée à Hong Kong, est dédié à la conception des meilleures solutions en matière de qualité (conformité, maîtrise des risques, changements, croissance), y compris des tests, des inspections et de la certification. Une grande partie de ses opérations consiste à effectuer des inspections sur les articles fabriqués dans des usines réparties sur de vastes zones en Asie, en Europe et en Amérique du Nord. Il couvre une large gamme de produits, notamment les articles ménagers, les textiles, l'automobile, l'aviation et la santé. L'objectif est d'améliorer le contrôle qualité réel des processus en utilisant l'analyse des données, la modélisation statistique et l'optimisation. Pour répondre à cette problématique le travail durant • Etude bibliographique sur les méthodes de contrôle statistique de qualité pour des systèmes de production similaires • Analyse des données historiques et extraction des indicateurs de qualité • Modélisation de l’index de qualité • Proposition d’un processus qualité • Modélisation du coût du processus • Modélisation du coût des audits • Optimisation de la politique d’inspection. Compétences: machine learning, inférence statistique, méthodes de simulation Monte Carlo -Compétences appréciées: contrôle statistique des précédés, traitement de signal, processus stochastiques, optimisation
En savoir plus :NA
PostDOCFred.pdf
Contact :mitra.fouladirad@utt.fr

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