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Stage M2 Statistiques-Estimation bayésienne risques sanitaires H/F

Société : Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire
Lieu : Hauts-de-Seine (Île-de-France)


Présentation de l'entreprise

L'IRSN, Etablissement Public à caractère Industriel et Commercial (EPIC) - dont les missions sont désormais définies par la Loi n° 2015-992 du 17 août 2015 relative à la transition énergétique pour la croissance verte (TECV) - est l'expert public national des risques nucléaires et radiologiques. L'IRSN concourt aux politiques publiques en matière de sûreté nucléaire et de protection de la santé et de l'environnement au regard des rayonnements ionisants. Organisme de recherche et d'expertise, il agit en concertation avec tous les acteurs concernés par ces politiques, tout en veillant à son indépendance de jugement.



Descriptif du poste

Société : Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire
Catégorie : Stage
Activité : Services
Filiere : Production
Metier : Electriciens, Electroniciens
Lieu : Hauts-de-Seine (Île-de-France)
Durée : 5 mois

Mission

Les missions du stage sont les suivantes :
a) S'approprier les différents modèles hiérarchiques bayésiens proposés, basés sur des modèles de survie avec covariables dépendantes du temps, pour estimer le risque corrigé de décès par cancer du poumon radio-induit ;
b) Implémenter en Python l'algorithme MCMC d'inférence du modèle conjoint proposé, sans tenir compte des erreurs de mesure ;
c) Appliquer sur données réelles l'algorithme MCMC proposé pour estimer le risque corrigé de décès par cancer du poumon dans la cohorte jointe de mineurs d'uranium, avec prise en compte des erreurs de mesure ;
d) Mener différentes analyses par simulation et sur données réelles afin de tester l'impact de certaines hypothèses de modélisation sur le risque corrigé estimé

Profil recherché

Etudiant(e) préparant un master 2 ou en dernière année d'école d'ingénieur avec a) une spécialisation en statistique inférentielle, science des données ; b) un fort intérêt pour la programmation informatique sous Python ; c) de bonnes connaissances en modélisation et statistique bayésienne ; d) un intérêt bienvenu pour les applications en santé publique.
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