Présentation du service : Le Work Package 6 (WP6) est dédié à l'exploration, l'analyse et la modélisation des données de santé. Composition de l'équipe : - Zaineb GARCIA - Djillali Annane Vos missions : Contexte du projet Le sepsis représente un défi majeur pour la santé publique, l'économie et la société dans le monde entier. Chez les patients atteints de sepsis, une réponse immunitaire dysrégulée face à l'infection constitue un indicateur de gravité et justifie le recours aux corticostéroïdes (CS). Cependant, la réponse au traitement varie fortement d'un patient à l'autre. Identifier les profils immunitaires individuels pourrait améliorer significativement le rapport bénéfice/risque de cette thérapie. Le projet iRECORDS ERA PERMED (https://www.fhu-sepsis.uvsq.fr/i-records-3) vise à développer des signatures prédictives de sensibilité ou de résistance aux corticostéroïdes chez les patients atteints de sepsis. Objectifs Le poste se concentre sur le développement de méthodologies basées sur les données pour construire des signatures prédictives robustes à partir de jeux de données multi-cohortes de sepsis au sein du consortium iRECORDS. Le candidat sélectionné travaillera en étroite collaboration avec une équipe internationale et interdisciplinaire répartie en France et en Allemagne, en interaction avec des cliniciens, des biologistes et des scientifiques en computer science. Missions générales : - Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données intégrées. - Développer des modèles prédictifs pour identifier la réponse aux corticostéroïdes. - Effectuer des analyses statistiques et des évaluations de performance des modèles. - Documenter et standardiser les workflows pour garantir la reproductibilité. - Communiquer régulièrement les résultats et avancées aux partenaires du consortium. Missions spécifiques : - Intégrer et harmoniser des jeux de données multi-cohortes. - Développer, évaluer et documenter des workflows d'apprentissage automatique. - Contribuer aux discussions méthodologiques au niveau du consortium. - Assurer la reproductibilité et la transparence de toutes les analyses. - Présenter les résultats à une équipe internationale et interdisciplinaire de cliniciens, biologistes et scientifiques computationnels. Particularités du poste : - Travail dans un environnement international et interdisciplinaire. - Collaboration directe avec des cliniciens et des biologistes pour interpréter les résultats. - Accès à des bases de données complexes de patients atteints de sepsis. Profil : - Master, Doctorat ou diplôme d'ingénieur en informatique, data science, bioinformatique, biostatistiques ou disciplines connexes. - Connaissance avancée des méthodes d'apprentissage automatique et d'analyse de données complexes. - Compétences en programmation, notamment en Python et bibliothèques associées (pandas, scikit-learn, PyTorch, etc.) Connaissances particulières : Nous recherchons un candidat très motivé disposant : - D'un diplôme en informatique, data science, bioinformatique ou domaines similaires - D'une solide connaissance en apprentissage automatique et modélisation prédictive - D'une maîtrise de Python et des bibliothèques associées à la data science - D'une expérience en prétraitement des données, ingénierie des données et workflows de modélisation - D'un intérêt pour la recherche biomédicale et les applications translationnelles - D'une capacité à travailler de manière autonome et collaborative dans des équipes interdisciplinaires - De solides compétences en communication en anglais Qualités professionnelles requises : - Rigueur scientifique et sens de l'analyse - Capacité à résoudre des problèmes complexes - Esprit d'équipe et aptitude à collaborer dans un environnement international - Curiosité scientifique et intérêt pour l'innovation - Capacité à communiquer clairement des résultats tec