Ingénieur Biostatisticien (H/F) - 100% (H/F)
Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS), établissement de référence du Grand Est classé parmi les premiers CHU français, ont une triple mission de soins, d'enseignement et de recherche.
Ils se composent de 5 sites hospitaliers, organisés en 21 pôles d'activités cliniques et médicotechniques, et comptent 2 750 lits et places, 1 pôle logistique ainsi que 7 écoles et instituts de formation.
Avec plus de 11 850 employés, professionnels médicaux et non-médicaux, le centre hospitalier régional universitaire de Strasbourg est le premier employeur d'Alsace.
La réutilisation des données de santé, que ce soit à partir de l'entrepôt de données des HUS ou de bases externes, telle que le Système National des Données de Santé (SNDS), est devenue désormais indispensable pour répondre à la triple mission du CHU.
Apporter sa maitrise du SNDS lors de l'élaboration des protocoles d'étude
Croiser les larges bases du SNDS pour cibler des patients selon des critères donnés, puis construire des bases de données prêtes à être analysées
Construire un plan d'analyse statistique
Effectuer les analyses statistiques, souvent en grande dimension
Présenter et rédiger des résultats en vue de leur éventuelle publication
Il aura notamment à explorer des solutions technologiques innovantes pour le traitement des données et accompagner des projet d'exploitation des données, dont ceux basés sur des modèles à apprentissage automatisé (intelligence artificielle) et traitement automatisé du langage.
Le candidat devra être capable de travailler en autonomie, mais aussi d'allier sa compétence statistique/informatique à celles des médecins du CHU de Strasbourg. Il devra disposer d'un relationnel lui permettant d'échanger facilement avec les membres de son équipe. Il devra être capable de s'informer de lui-même grâce à la littérature scientifique et d'apprendre à utiliser de nouveaux outils complexes.
Titulaire d'un diplôme d'ingénieur ou Master (BAC+5) dans les domaines de la statistique, (bio)informatique ou mathématiques appliquées
Compétences requises
Maitrise des outils d'analyse statistique classiques (notions de tests et modèles statistiques)
Connaissance d'au moins 1 langage de programmation statistique : R, Python, SAS
Maitrise de l'anglais pour la lecture/rédaction d'articles scientifiques
Connaissances informatiques en apprentissage automatisé, réseaux de neurones, clustering
Des notions en statistique bayésienne seraient un plus
