Ingénieur·e modélisation et simulation pour la médecine F/H
Identifiant (email, de type )
Mots clés (ex : infirmier en soins généraux)
Ingénieur·e modélisation et simulation pour la médecine F/H
Description du poste
Métier
Recherche et recherche clinique - Ingénieur - Etudes - Données en recherche clinique
Intitulé du poste
Ingénieur·e modélisation et simulation pour la médecine F/H
Type de contrat
CDD uniquement
Télétravail
Présentation du service
Le département d\'anesthésie-réanimation (DAR) de l\'hôpital Lariboisière (AP-HP) travaille historiquement sur la question de l\'amélioration de la prise en charge des patients au bloc opératoire ou en réanimation sur les aspects hémodynamiques. Un des axes d\'amélioration repose sur l\'amélioration du monitorage des patient·es afin de mieux connaître leur état physiopathologie, faciliter et accélérer la prise de décision thérapeutique et mieux anticiper et suivre l\'effet de ces actions thérapeutiques.
L\'équipe du projet Indicate est constituée des professeurs des universités et praticiens hospitaliers du DAR Lariboisière Alexandre Mebazaa et Benjamin Deniau, Jerome Cartailler, Ph.D, Chargé de Recherche HDR chez Inserm et Fatima Zunara , cheffe de projet au sein de l’équipe.
Mission générale:
L’anticipation précoce des défaillances d’organes chez les patients en état critique constitue aujourd’hui l’un des enjeux majeurs de la recherche en soins intensifs. Dans cette perspective, le département recrute un·e statisticien·ne ou data scientist chargé·e du développement et de la validation de modèles prédictifs destinés à éclairer la décision thérapeutique. Le poste s’inscrit dans le cadre du projet européen INDICATE et relève de la recherche translationnelle, à l’interface entre la médecine, les statistiques et l’intelligence artificielle. Il donne accès à des données physiologiques à haute fréquence, à une collaboration étroite avec les cliniciens du bloc opératoire et de la réanimation, ainsi qu’à des perspectives de publication dans des revues internationales à comité de lecture.
Grâce à cette approche, INDICATE constituera une base solide pour l’entraînement, le déploiement et l’exploitation de modèles d’intelligence artificielle dans les unités de soins intensifs.
Environnement scientifique et perspectives
Le travail est conduit au sein d\'un département d’anesthésie-réanimation universitaire, en interaction directe avec les cliniciens utilisateurs des modèles développés.Les données mobilisées comprennent des séries temporelles physiologiques à haute fréquence issues de plusieurs centres européens.
Le poste comporte une participation aux réunions du consortium européen, à la valorisation scientifique des travaux et à la rédaction des publications associées. Il constitue un cadre de montée en compétence sur l’apprentissage fédéré appliqué aux données de santé, champ méthodologique en fort développement.
Cadre méthodologique
Le ou la candidat(e) participera à la mise en œuvre et à la validation de modèles statistiques avancés et de méthodes d’apprentissage automatique (machine learning), notamment des approches d’apprentissage supervisé, de modélisation de séries temporelles et d’analyse de trajectoires. Les principales activités porteront sur l’ingénierie des variables (feature engineering) à partir de données physiologiques à haute fréquence, la gestion des données manquantes, l’évaluation des performances des modèles (calibration et pouvoir discriminant) ainsi que leur validation externe lorsque des jeux de données indépendants seront disponibles.
Profil recherché
Compétences requises• Solide formation en statistiques, mathématiques appliquées ou science des données.• Expérience en modélisation prédictive et en apprentissage automatique (machine learning).• Maîtrise de Python (obligatoire) et de SQL ; des connaissances en Java et/ou C++ constituent un atout.• Intérêt marqué pour les applications biomédicales et l\'analyse des données cliniques.• Capacité à rédiger, à publier et à présenter en anglaisLe poste est ouvert aux candidat·es titulaires d\'un diplôme d\'ingénieur, d\'un master 2 ou d\'un doctorat. Les candidatures de jeunes chercheur·ses sont particulièrement bienvenues : la maîtrise de l\'ensemble des compétences énumérées ci-dessus n\'est pas exigée à la prise de poste.Spécialité dans l\'une des disciplines suivantes : mathématiques appliquées, modélisation mathématique, statistiques, apprentissage statistique, biomécanique, bioinformatique• Expérience : 0 à 3 ans
Les avantages de l\'AP-HP
Schéma Horaire
Temps de travail
Administratif - Forfait
Vos avantages à l\'AP-HP
- - Supplément Familial de traitement pour les parents avec enfant(s) à charge
- - Congés : 5 semaines de congés annuels + 20 jours de RTT
- - Remboursement partiel des transports en commun 75% navigo ou forfait mobilité
- - Possibilité de parking
- - Possibilité de place en crèche
- - Accès au restaurant du personnel (tarif indexé à l\'indice)
Localisation du poste
Localisation du poste
France, Ile-de-France, Paris (75)
Ville
Hôpital Lariboisière-Fernand Widal - Paris 10 (GHU Nord)