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Ingénieur en traitement des données h/f

Nantes
CDD
Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (Inserm)
Publiée le 29 juin
Description de l'offre

Mission principale

Vous souhaitez contribuer à un projet de recherche interdisciplinaire innovant croisant science des données, intelligence artificielle, santé publique et enjeux de genre ? Rejoignez notre équipe pour étudier les mécanismes expliquant les différences hommes/femmes de fonction respiratoire, à partir de données massives recueillies sur cent mille individus (UK Biobank).

Ce projet de recherche vise à déployer des approches de fouille exploratoire de données et d'apprentissage supervisé pour identifier les déterminants de la fonction respiratoire et analyser la présence/absence des différences entre les hommes et les femmes, à l'aide de méthodes avancées de machine learning. Il s'agira en particulier d'évaluer l'impact combiné de facteurs biologiques, comportementaux, socioéconomiques et environnementaux, sans se limiter à une dichotomie homme/femme. L'objectif est de développer des modèles prédictifs innovants, potentiellement transposables à la prévention et à l'interprétation clinique de la mesure de la fonction respiratoire, tout en réduisant les biais liés au genre.

L'ingénieur recruté (F/H) sera chargé·e de l'implémentation, de l'optimisation et de l'interprétation de modèles statistiques et prédictifs, en lien avec les responsables scientifiques du projet. Il/elle jouera un rôle central dans l'analyse des données, la comparaison de modèles et l'identification de biais potentiels liés au genre dans les outils de prédiction médicale. Il/elle sera intégré·e dans une équipe pluridisciplinaire composée de chercheur·es en santé, en statistique et en IA et de soignant·es.

Activités principales

· Préparation, nettoyage et exploration de jeux de données de grande taille.

· Mise en oeuvre de modèles statistiques et de machine learning (modèles linéaires, forêts aléatoires, réseaux de neurones).

· Comparaison de modèles, sélection de variables explicatives, interprétation des résultats.

· Participation à la rédaction de rapports et aux échanges scientifiques.

· Documentation claire et reproductible du code (R, Git).

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