Data scientist f/h

Activus Group recherche pour son client un Data Scientist H/F

Notre client développe un outil de diagnostic rapide basé sur la transcriptomique.

Ce projet innovant vise à différencier divers états de santé, tels que les infections bactériennes, virales ou parasitaires, ainsi que les maladies inflammatoires, en utilisant des technologies avancées d’analyse moléculaire.

Le consultant apportera son expertise en Data Science, Machine Learning et Biostatistiques pour accompagner l’analyse et l’exploitation des données issues d’une étude clinique pilote. Les missions principales incluront :

* Participer aux tests, au contrôle qualité des données (qualification, nettoyage, gestion des données incomplètes ou déséquilibrées) et à leur gestion globale.
* Évaluer les performances d’une approche multiclasse pour discriminer divers phénotypes cliniques (ex. : infections virales, bactériennes, parasitaires).
* Analyser et valider les résultats de l’étude clinique en conditions réelles.
* Étudier l’importance des gènes inclus dans le modèle pour optimiser le panel diagnostique.
* Intégrer les données cliniques (âge, fièvre, etc.) dans les modèles statistiques.
* Comparer les performances analytiques et diagnostiques entre différentes conditions expérimentales et plateformes.
* Livrables : Le consultant devra fournir :
* Un planning détaillé du projet.
* Documents techniques relatifs aux analyses et résultats.
* Programmes informatiques (en R ou Python).



* Les livrables devront respecter les standards techniques et informatiques en vigueur et être rédigés en anglais sous format numérique modifiable.


Expertise technique :

Data Science, Machine Learning, Biostatistiques.

Maîtrise de l’apprentissage supervisé, du nettoyage des données jusqu’à l’évaluation des modèles.

Programmation en R (indispensable) et en Python (souhaitée).

Visualisation des données.

Connaissances métiers :

Expérience en recherche collaborative académique/industrielle dans le domaine biomédical.

Sensibilisation à l’analyse et manipulation de données de santé pseudonymisées.

Qualités personnelles :

Intérêt pour la recherche appliquée et pluridisciplinaire.

Aptitude à évoluer dans un contexte médico-hospitalier.


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