Le poste se situe dans l’équipe du Centre d'Excellence en Pathogènes Respiratoires (CERP, https://ciri.ens-lyon.fr/cerp) basé à Lyon, France. Le CERP développe des recherches pour appuyer la prise de décision liée aux pathogènes respiratoires au sein des Hospices Civils de Lyon et de l'Université Claude Bernard Lyon 1. Le CERP fait partie du Centre International de Recherche en Infectiologie (CIRI).
Le CERP va héberger sur son site Internet un tableau de bord permettant d'afficher la circulation mondiale du virus de la grippe et du virus respiratoire syncytial. Cette plateforme, construite à partir de web scraping, est destinée à un large public, comprenant la population générale, les chercheurs et les décideurs politiques. L’algorithme de web scraping a besoin d’un support régulier pour maintenir à jour la plateforme alimentée en données. Vos tâches consisteront notamment à réaliser la maintenance la plateforme et à effectuer des analyses de données pour des projets de recherche en collaboration.
Ce poste sera clé pour développer les activités du CERP autour de l'analyse de données pour soutenir les différentes études et projets. Il s'agit d'une opportunité unique pour un analyste de données de rejoindre une récente équipe de recherche motivée et expérimentée dans un environnement de travail international pour relever les principaux défis de santé liés aux maladies respiratoires. Cet expert travaillera en collaboration sur des études analytiques innovantes de haute qualité et pourra bénéficier de plusieurs grandes bases de données, de plateformes d’études et de partenariats externes avec d’autres partenaires universitaires, gouvernementaux et industriels.
Tâches essentielles :
Web scraping
Gestion de webscrapers, des scripts Python qui récupèrent automatiquement les données épidémiologiques des sites web publics. Vous serez responsable de vous assurer du fonctionnement des scripts chaque semaine, les données seront utilisées par d'autres projets CERP.
Analyse de données
* Analyser des données à l'aide de méthodes statistiques ou de machine learning, par exemple pour identifier les tendances des séries chronologiques ou extraire des variables importantes dans la classification.
* Interpréter les résultats des modèles.
* Générer des rapports (éventuellement des publications scientifiques) et des visualisations de données résumant vos analyses.
* Communiquer les résultats au sein de l'équipe et lors de réunions scientifiques (avec des partenaires externes ou en congrès).
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