Doctorant projet ORCHIDEE à 100% Jour au sein du Centre de Données Cliniques du Pôle Santé Publique F/H
Description du poste
Le CHU de Rennes recherche un Doctorant projet ORCHIDEE H/F à 100% Jour au sein du Centre de Données Cliniques du Pôle Santé Publique.
Établissement support du Groupement Hospitalier Haute Bretagne et classé parmi les 9 meilleurs établissements publics de santé en matière de qualité des soins au plan national, le Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Rennes, offre une capacité d’hospitalisation de 1831 lits répartis sur quatre sites. Près d’un demi-million de patients sont hospitalisés et/ou reçus au CHU de Rennes tous les ans.
Le CHU est organisé autour de plusieurs sites :
- Pontchaillou pour les pathologies adultes en médecin et chirurgie,
- L’Hôpital Sud spécialisé dans le prise en charge des femmes et des enfants,
- L’Hôtel Dieu avec le Pavillon Damien Delamaire pour les personnes âgées,
- La Tauvrais pour le long séjour des personnes âgées particulièrement dépendantes,
Le CHU de Rennes compte un effectif de 9 155 agents.
Le Centre de Données Cliniques (CDC) du CHU de Rennes est une unité de recherche technologique et médicale spécialisée dans l’exploitation des données de santé pour la recherche et l’innovation. Il s’appuie sur l’équipe DOMASIA, experte en systèmes de santé apprenants, et développe ses projets autour de trois axes : interopérabilité et réutilisation des données ("Patient to Data"), extraction de connaissances et modèles prédictifs ("Data to Knowledge") et mise en application des innovations en milieu clinique ("Knowledge to Patient").
Dans ce cadre, le CDC est impliqué dans le projet européen ORCHIDEE (Organisation d’un Réseau de Centres Hospitaliers Impliqués Dans la surveillance Épidémiologique et la réponse aux Emergences - Project 101182831).
Vos activités principales sont :
- Effectuer l’analyse théorique et état de l'art sur la modélisation spatio-temporelle (Bibliographie)
- Procéder aux développements méthodologiques (Mise en œuvre des modèles)
- Réaliser la validation et l’application (Analyse des performances)
- Communiquer des résultats (Rédaction d’articles, congrès)
- Développer des modèles de machine learning pour la surveillance des épidémies à partir de données hétérogènes
- Mettre en œuvre des méthodes développées sur l’EDS de Rennes et collaboration avec d’autres CDC (Martinique et Tours)
Profil recherché
Profil recherché :
Formation initiale :
- Bac+5 (M2 ou Ingénieur ENSAI, ENSAE, INSA) en Modélisation Statistiques, Data Science
- Formation : compétences dans le domaine Data Science (Ingénieur ou Bac + 5)
Connaissances et aptitudes :
- Statistiques et modélisation : Solides connaissances en statistiques, en particulier en modélisation statistique et en méthodes de sélection de variables.
- Apprentissage automatique : Compétences en machine learning, y compris l'expérience avec les modèles prédictifs et les algorithmes d'apprentissage.
- Traitement de données massives : Expérience dans la manipulation et l'analyse de grands ensembles de données hétérogènes.
- Programmation : Maîtrise des langages de programmation tels que R ou Python, et des bibliothèques associées (scikit-learn, TensorFlow, etc.).
- Connaissances en données de santé et en épidémiologie : Compréhension des principes de base de l'épidémiologie et de la santé publique.
- Maitrise de l’anglais
Le poste est à pourvoir à Temps Complet de Jour, en CDD, de 3 ans.
Le CHU de Rennes souhaite promouvoir sa politique handicap et s’engage pour l’inclusion des futurs agents en situation d’handicap.
Vous pouvez consulter le profil de poste sur le site du CHU de Rennes.
Merci de postuler sur le site internet du CHU de Rennes en déposant votre CV et votre lettre de motivation jusqu’au 02/06/2025.
Service
- Centre de Données Cliniques
Direction/Pôle
- 1520 - SANTE PUBLIQUE
Type de contrat
- CDD
Temps de travail hebdomadaire
- Temps plein
Ville
- 35000 Rennes
Expérience requise
- Expérience exigée
Expérience minimum requise (en années)
- 2
Diplôme requis
- Niveau 7 (Master 2)
Date début du poste
- Dès que possible
Catégorie
- Catégorie A
Fiche de poste (publication)
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