Ingénieur en traitement des données (F/H)
Référence : 2025-1969928
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
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Employeur :
INSERM - Délégation Régionale Grand Ouest
Inserm - Localisation : 8 quai moncousu - 44000 NANTES
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- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
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Nature du contrat
CDD de 6 mois
- Expérience souhaitée Débutant
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Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels Non renseignée Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non
- Télétravail possible Oui
Vos missions en quelques mots
Mission principale
Vous souhaitez contribuer à un projet de recherche interdisciplinaire innovant croisant science des données, intelligence artificielle, santé publique et enjeux de genre ? Rejoignez notre équipe pour étudier les mécanismes expliquant les différences hommes/femmes de fonction respiratoire, à partir de données massives recueillies sur cent mille individus (UK Biobank).
Ce projet de recherche vise à déployer des approches de fouille exploratoire de données et d’apprentissage supervisé pour identifier les déterminants de la fonction respiratoire et analyser la présence/absence des différences entre les hommes et les femmes, à l’aide de méthodes avancées de machine learning. Il s’agira en particulier d’évaluer l’impact combiné de facteurs biologiques, comportementaux, socioéconomiques et environnementaux, sans se limiter à une dichotomie homme/femme. L’objectif est de développer des modèles prédictifs innovants, potentiellement transposables à la prévention et à l’interprétation clinique de la mesure de la fonction respiratoire, tout en réduisant les biais liés au genre.
L’ingénieur recruté (F/H) sera chargé·e de l’implémentation, de l’optimisation et de l’interprétation de modèles statistiques et prédictifs, en lien avec les responsables scientifiques du projet. Il/elle jouera un rôle central dans l’analyse des données, la comparaison de modèles et l’identification de biais potentiels liés au genre dans les outils de prédiction médicale. Il/elle sera intégré·e dans une équipe pluridisciplinaire composée de chercheur·es en santé, en statistique et en IA et de soignant·es.
Activités principales
· Préparation, nettoyage et exploration de jeux de données de grande taille.
· Mise en œuvre de modèles statistiques et de machine learning (modèles linéaires, forêts aléatoires, réseaux de neurones...).
· Comparaison de modèles, sélection de variables explicatives, interprétation des résultats.
· Participation à la rédaction de rapports et aux échanges scientifiques.
· Documentation claire et reproductible du code (R, Git).
Profil recherché
Connaissances
· Formation en data science, statistiques appliquées ou domaine connexe.
· Bases en machine learning (modélisation, classification, évaluation des performances).
· Maîtrise du langage R et des principaux outils associés (tidyverse, tidymodels, RMarkdown, Git).
· Intérêt pour l’analyse de données de santé et de grandes cohortes (expérience appréciée).
· Des connaissances en épidémiologie ou santé publique seraient un plus.
Savoir-faire
· Savoir structurer et mener des analyses statistiques sur de grands jeux de données.
· Être à l’aise avec l’environnement R et ses principaux packages pour l’analyse et la modélisation (tidyverse, tidymodels, etc.).
· Mettre en œuvre différentes approches de machine learning (supervisées ou non), comme les forêts aléatoires, SVM ou réseaux de neurones.
· Utiliser des outils de travail reproductible (RMarkdown, Quarto) et de gestion de versions (Git).
· Interpréter les modèles à l’aide d’outils dédiés (SHAP, importance des variables, visualisations).
· Contribuer à la rédaction de rapports, de synthèses techniques et à la valorisation des résultats du projet.
Aptitudes
· Capacité à travailler de manière autonome tout en s’intégrant dans une équipe pluridisciplinaire.
· Goût pour les démarches rigoureuses et structurées, avec attention portée à la qualité et à la fiabilité des résultats.
· Facilité à collaborer avec des interlocuteur·ices de différents horizons scientifiques.
· Aisance à l’écrit, en français et/ou en anglais, pour restituer et valoriser les résultats.
Expérience souhaitée
De 0 à 5 ans d’expérience
Niveau de diplôme et formation(s)
M2 en statistiques ou en informatique ou école d’ingénieur
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 7 Master/diplômes équivalents
- Spécialisation Informatique, traitement de l'information, réseau de transmission des données
Localisation
Éléments de candidature
Documents à transmettre
Personnes à contacter
Qui sommes-nous ?
L’Inserm est le seul organisme public français entièrement dédié à la recherche biologique, médicale et en santé des populations. Il dispose de laboratoires de recherche sur l’ensemble du territoire, regroupés en 12 Délégations Régionales. Notre institut réunit 15 000 chercheurs, ingénieurs, techniciens et personnels administratifs, avec un objectif commun : améliorer la santé de tous par le progrès des connaissances sur le vivant et sur les maladies, l’innovation dans les traitements et la recherche en santé publique.
Rejoindre l’Inserm, c’est intégrer un institut engagé pour la parité et l’égalité professionnelle, la diversité et l’accompagnement de ses agents en situation de handicap, dès le recrutement et tout au long de la carrière. Afin de préserver le bien-être au travail, l’Inserm mène une politique active en matière de conditions de travail, reposant notamment sur un juste équilibre entre vie personnelle et vie professionnelle.
L'Inserm a reçu en 2016 le label européen HR Excellence in Research et s'est engagé à faire évoluer ses pratiques de recrutement et d'évaluation des chercheurs.
Descriptif du service
Unité de recherche de l'institut du thorax – INSERM UMR1087 – CNRS UMR6291
L’institut du thorax est une structure mixte de recherche translationnelle disposant d’une unité de recherche intégrée (INSERM UMR1087 / CNRS UMR6291) regroupant 4 équipes travaillant sur les maladies cardiaques, vasculaires, métaboliques et respiratoires : https://umr1087.univ-nantes.fr/research/research-teams
Directeur : Richard Redon
À propos de l'offre
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· Nombre d’heures hebdomadaires 38,5
· Congés Annuels : 45 jours
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· Intégration dans une équipe dynamique et pluridisciplinaire (médecine/pneumologie, IA, statistique, genre).
· Encadrement par deux expertes du domaine (Anses et Nantes Université).
· Accès à un environnement informatique performant (plateforme BiRD, mésocentre GLiCID).
· Participation à la valorisation des résultats (publications, présentations).
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Vacant à partir du 01/10/2025
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Experte / Expert en information statistique
