Offre d`emploi Ingénieur de recherche

Offre d’emploi
Ingénieur de recherche
Contexte
Dans les 50 dernières années, les statistiques ont émergé comme la règle pour toute preuve en médecine,
fondant la médecine factuelle (EBM, « evidence based medicine »). Basés sur les travaux concernant la
randomisation de Ronald A Fisher, les essais contrôlés randomisés ont été érigés comme le gold standard de
la preuve de l'efficacité de tout médicament ou dispositif médical. Mais ces essais ont plusieurs limitations
(coûts, éthique, généralisabilité …). Par conséquent, de nombreuses données proviennent d’observations
non-expérimentales. Dans les deux cas, un raisonnement sophistiqué sur la causalité est nécessaire. Si la
pratique épidémiologique tend à se reposer sur un faisceau d’arguments (les neuf directives de Bradford
Hill) étayant la présomption de causalité, la littérature (bio)statistique propose plusieurs modèles (modèles
graphiques, analyse des chemins, modèles basés sur l’approche contrefactuelle, réseaux bayésiens …), alors
que dans une autre perspective, la littérature philosophique a fourni, et continue de fournir, plusieurs
approches de la causalité.
La présente offre d’emploi s’inscrit dans un projet, financé par le LabEx IRMIA (Institut de Recherche en
Mathematiques, Intearctions et Applications, labex-irmia.u-strasbg.fr/) et intitulé INCEPTION, pour
Interdisciplinary Network on Causality in EPidemiological investigaTIONs, dont une des étapes est
d’intensifier le travail collaboratif des trois équipes actuelles, Universités de Strasbourg (Pr. Sauleau),
Cambridge (Pr. Dawid) et Cagliari (Pre. Musio), en accroissant leurs capacités de recherche scientifique.
L’objectif général du projet INCEPTION est la mise en place d’un réseau scientifique visant à réfléchir aux
fondements notamment épidémiologiques/biostatistiques (mais aussi philosophiques) de la causalité et de
la modélisation causale.
Missions et déroulement du travail
L’ingénieur de recherche rejoindra une équipe de 4 ou 5 personnes et sera en charge du traitement
statistique de jeux de données réelles (re-analyse de données d’épidémiologie qui ont déjà été exploitées
antérieurement au sein du Pôle de santé publique des hôpitaux universitaires de Strasbourg) à l’aide de
modèles causaux. Il aura également un rôle de coordination des interactions et de communication avec les
praticiens et les autres membres du projet INCEPTION. Il rédigera des notes méthodologiques.
Son activité principale sera de choisir et mettre en œuvre des méthodes d’exploration de données et
d’analyse de la causalité puis d’évaluer et valider l’application de ces méthodes. Plus spécifiquement,
différents modèles seront appliqués à des jeux de données de nature variée en complexité croissante
(augmentation du nombre de variables explicatives, introduction d’un recueil répété dans le temps, passage
au big data). Outre l’ajustement du modèle, plusieurs autres points feront l’objet d’une étude :
a. Évaluation et limitations des différents modèles causaux ;
b. Adéquation, choix et validation de modèle ;
c. Utilisation et influence des données a priori dans la construction du modèle.
Des activités associées lui incomberont aussi :
 Former et assurer le transfert des connaissances et des savoir-faire aux praticiens ;
 Diffuser et valoriser les méthodes et outils statistiques développés ;
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Suivre et intégrer l’évolution des concepts dans les domaines des méthodes d’analyse et
modélisation statistique ;
L’ensemble des activités de l’ingénieur sera co-encadré par un médecin-enseignant-chercheur (Pr. EA
Sauleau, Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale, Faculté de Médecine) et par un
enseignant-chercheur en mathématique (Dr. F. Bertrand, IRMA, Faculté de Mathématique).
Compétences
1. Savoirs généraux théoriques ou disciplinaires
a. Connaissance approfondie des principales méthodes d’analyse ou de modélisation
statistique
b. Une connaissance en inférence bayésienne serait un avantage
2. Savoir-faire opérationnels
a. Connaissance approfondie du logiciel R
3. Compétences linguistiques
a. Anglais : Expression écrite et orale : bon niveau
b. Compréhension écrite et orale : bon niveau
Profil, durée du contrat et rémunération
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Un master est exigé et un doctorat est souhaité.
Une expérience professionnelle de plusieurs années dans le domaine de la modélisation statistique
est souhaitable.
Le contrat est un CDD de 1 an, le cas échéant renouvelé une fois selon l’avancée du projet
Pour un doctorant, la rémunération mensuelle sera de l’ordre de 2800 € brut (2200 € net).
Localisation, prise de fonction
L’activité de l’ingénieur sera localisée au Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale de la
Faculté de Médecine de l’Université de Strasbourg, au sein du Laboratoire ICube (UMR 7357), sur le site de
l’ancien Hôpital civil.
La prise de fonction se fera le plus tôt possible
Contact
Pour tout contact (merci d’envoyer CV et brève lettre de motivation)
Pr. SAULEAU Erik-André
[email protected]
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