RESPONSABILITÉS : L'Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines recrute un(e) post-doctorant(e) en épidémiologie spatiale, intelligence artificielle et santé environnementale au sein de l'IHU SEPSIS, dans le laboratoire DAVID, afin de contribuer au développement d'approches innovantes pour l'étude territoriale du sepsis. Placé(e) sous la responsabilité scientifique du projet et du (de la) chef(fe) d'unité de recherche, le(la) chercheur(se) post-doctoral(e) participera à l'analyse de données écologiques issues d'organismes publics et au développement de modèles prédictifs basés sur des méthodes avancées d'intelligence artificielle. Vous contribuerez à la conception, à la structuration et à la maintenance d'une base de données territorialisée intégrant des indicateurs sociaux, environnementaux et sanitaires, et participerez à la cartographie de l'incidence du sepsis afin d'identifier les zones à risque. Vous développerez des approches d'intelligence artificielle pour modéliser et prédire les risques territoriaux. Vous étudierez les associations entre déterminants écologiques et incidence du sepsis et élaborerez des outils interactifs facilitant l'interprétation et la diffusion des résultats auprès des équipes scientifiques et institutionnelles. Vous participerez à l'organisation fonctionnelle du projet en assurant le suivi de travaux collaboratifs, en préparant et analysant des tableaux de bord et en rendant compte de l'avancement scientifique. Vous présenterez les résultats lors de réunions pluridisciplinaires et contribuerez à la rédaction de notes méthodologiques, rapports, articles et communications. Vous entretiendrez des échanges réguliers avec les équipes de recherche, les partenaires institutionnels et les professionnels de santé publique impliqués. PROFIL RECHERCHÉ : Issu(e) d'un doctorat en épidémiologie spatiale, data science appliquée à la santé, santé environnementale, biostatistique ou discipline proche, vous maîtrisez les méthodes d'analyse spatiale et spatio-temporelle, les modèles bayésiens, les approches avancées d'apprentissage automatique et l'utilisation d'outils SIG. À l'aise avec Python et/ou R, vous savez manipuler des données géographiques et analyser leur qualité. Doté(e) d'un esprit de rigueur et d'innovation, vous faites preuve d'autonomie, appréciez le travail en équipe et savez communiquer efficacement dans un environnement scientifique collaboratif, en veillant à la bonne application des procédures et à la protection des données de santé.