Post-Doctorant·e en Biostatistiques Épidémiologie Mathématiques Appliqués - H/F - Service Public
- Montpellier - 34
- Fonctionnaire
- Service Public
Les missions du poste
Unité de recherche
Le poste est proposé au sein de l'unité PCCEI, une unité mixte de recherche pluridisciplinaire réunissant chercheurs, ingénieurs, universitaires et hospitalo-universitaires. L'unité est implantée sur deux sites : Montpellier (Délégation régionale Occitanie Méditerranée) et Fort-de-France (Hôpital Pierre Zobda-Quitman). Spécialisée en infectiologie, PCCEI développe une recherche translationnelle, à l'interface entre clinique et recherche fondamentale, portant sur la transmission du VIH ainsi que sur les infections chroniques et émergentes associées. Les travaux sont menés en étroite collaboration avec des hôpitaux en Occitanie, aux Antilles et à l'international, notamment dans les pays du Sud (Afrique subsaharienne et Asie du Sud-Est).
Contexte du projet
Le poste s'inscrit dans le projet PReViX - Préparation pandémique au virus respiratoire X, lauréat unique du volet « Faire face aux crises épidémiques » du programme PEPR Maladies Infectieuses Émergentes 2024 (France 2030). Doté d'un financement de 1,4 M€ sur trois ans, PReViX vise à renforcer la capacité des systèmes de recherche et de soins à répondre de manière précoce, robuste et proportionnée à l'émergence de nouveaux virus respiratoires. Le projet s'appuie sur les enseignements tirés des pandémies de grippe et de COVID-19 et est structuré autour de six axes de recherche intégrant analyse en temps réel, modélisation, hétérogénéité des données et aide à la décision. Il est porté par un consortium national de neuf unités de recherche réparties sur quatre sites (Montpellier-Nîmes, Bordeaux, Paris, Rennes), couvrant un large spectre disciplinaire : épidémiologie, modélisation, santé publique, virologie, phylogénomique, infectiologie et sciences humaines et sociales.
Mission principale
La ...
Le profil recherché
Connaissances :
- Connaissances avancées en biostatistiques, mathématiques appliquées et épidémiologie quantitative
- Solide compréhension théorique des algorithmes de machine learning et de deep learning (principes, architectures, fonctionnement, avantages et limites)
- Connaissances au minimum élémentaires en microbiologie, infectiologie et santé publique
Savoir-faire :
- Maîtrise d'au moins un des deux langages de programmation R ou Python, avec une bonne familiarité avec l'autre (ou inversement)
- Niveau avancé en calcul scientifique, analyses statistiques et visualisation de données, dans au moins l'un des deux langages précités
- Maî...