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Apprentissage - ingénieur d'études en production, traitement, analyse de données et enquêtes - h/f

Bordeaux
Alternance
Inserm
Ingénieur d'études
Publiée le Il y a 3 h
Description de l'offre

Structure Délégation Régionale Inserm Nouvelle-Aquitaine - U1219 dirigée par Rodolphe Thiébaud

A propos de la structure

Le centre de recherche Inserm/ université de Bordeaux U1219 Bordeaux Population Health (BPH) est organisé autour de 10 équipes de recherche labellisées dans le domaine de la santé publique. En 2022, le centre comprend plus de 491 personnes : 53 ingénieurs et administratifs titulaires, 129 chercheurs et enseignants chercheurs titulaires, 126 doctorants et 183 CDD-CDI.

L’équipe GHiGS développe exclusivement des projets de recherche en santé globale destinés à améliorer la santé des populations dans les Suds, principalement en Afrique sub-Saharienne.

Mission principale

L'apprenti-e aura pour mission principale de concevoir et implémenter un nouveau flux de travail numérique automatisé et standardisé de gestion des projets REDCap incluant :

La définition de modèles d’eCRF standardisés alignés sur les standards CDISC

Le développement d’un système automatisé de génération de projets REDCap

L’évaluation des capacités du module de randomisation REDCap pour des schémas d’étude complexes

La conception d’un module externe de monitorage et de contrôle qualité des données

Activités principales

Les activités seront structurées autour des quatre axes suivants:

Axe 1: Standardisation des eCRF

Analyse des besoins métiers en infectiologie

Conception de formulaires standard (Shared Library)

Implémentation des standards CDASH

Axe 2: Automatisation des workflows REDCap

Prise en main des API REDCap

Développement d’un générateur d’eCRF basé sur les fichiers de configuration natifs REDCap

Mise en place de templates de projets (droits, rôles)

Axe 3: Monitorage et qualité des données

Analyse des limites du module Data Quality

Développement d’un pipeline externe (Python/R)

Implémentation de règles avancées de détection d’incohérences (inspiration des travaux de Chin Fatt et al. (2025))

Axe 4: Randomisation

Analyse des capacités natives REDCap

Étude de faisabilité pour des designs adaptatifs

Prototype éventuel d’extension

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