Mots-Clés

traitement des données Machine Learning DSE

Description

Acteur mondial dans le domaine du diagnostic in vitro depuis plus de 60 ans, bioMérieux propose des solutions de diagnostic qui déterminent l'origine d'une maladie ou d'une contamination pour améliorer la santé des patients et assurer la sécurité des consommateurs.

Rejoignez bioMérieux, c'est choisir une société familiale et humaniste, portée par une vision long terme, au service de la santé publique dans le monde.

Chaque stagiaire ou alternant est accompagné par un tuteur expérimenté et formé. Il ou elle bénéficie d'un suivi et d'une évaluation l'aidant à progresser et à se préparer à la vie professionnelle.

 

Sujet – Data Science appliquées en recherche médicale : implémentation et comparaison d'outils d'imputation de données manquantes, appliquées aux données issues de Dossiers Patients Electroniques (DSE), intégrés au sein d'un pipeline de Machine Learning en recherche médicale.

Quelle est votre mission chez bioMérieux ?

Les dossiers de santé électroniques (DSE) sont devenus une source essentielle de données dans le domaine médical, offrant une mine d'informations précieuses pour la recherche et l'amélioration des soins de santé. Cependant, ces données sont souvent fortement incomplètes, ce qui pose des défis importants pour leur analyse et leur utilisation efficace. L'imputation des données manquantes est une technique cruciale pour pallier ce problème, permettant de compléter les ensembles de données et d'améliorer la qualité des analyses et des études de recherche associées.

Vos missions principales seront de :

- répertorier et synthétiser les méthodes à l'état de l'art publiées dans la littérature scientifique pour répondre à la problématique posée,            

- implémenter et comparer les résultats générés par certaines de ces méthodes d'imputation dans le contexte des DSE. L'objectif sera de déterminer quelles méthodes offrent les meilleures performances en termes de précision, de robustesse et de polyvalence, tout en tenant compte des spécificités des données de santé. A minima un jeu de données EHR réel sera utilisé afin d'appliquer toutes ou partie des méthodes identifiées (MIMIC-IV, Johnson et al. 2023),

- générer des recommandations et produire des outils réutilisables afin d'accélérer les étapes de description et d'imputation des données manquantes, étape cruciale dans le développement d'algorithmes prédictifs.

Les compétences demandées s'articulent quant à elles autour des mathématiques et des statistiques (Traitement des données, Machine Learning, etc.), et des connaissances des métiers propres à la recherche médicale.

 

Qui êtes-vous?

- Actuellement en dernière année de formation BAC+5 ou de cycle ingénieur avec une spécialisation Data Science / Statistiques, appliquée en recherche médicale.

- Vous avez une forte appétence pour le domaine des sciences du vivant et de la recherche médicale appliquée.

- Vous bénéficiez d'une expérience en Analyse de Données.

- Vous êtes à l'aise avec le langage de programmation R et/ou Python, les outils de versioning de code tels que Git. Vous êtes familier avec les suites d'outils utilisés pour implémenter des approches d'apprentissage automatisé (caret, Sklearn, PyTorch et TensorFlow).

- Vous êtes autonome, rigoureux(se), faites preuve de curiosité technique et scientifique, ainsi que d'esprit critique.

- Vous avez le sens de la communication écrite et orale dans un environnement multidisciplinaire.

 

Cette étape est prévue pour une durée de 6 mois. Cette étape est basée à Marcy L'Etoile, site accessible depuis Lyon en transports en commun via la ligne de bus 98 ou 98E de Gorge de Loup.

 

La gratification mensuelle pour un stagiaire est obtenue dès un mois de présence.

 

Le montant de la gratification dépend du niveau de formation de l'étudiant et est supérieur au minimum légal.

 

 Les + :

• Restaurant d'entreprise avec participation de l'employeur.

• Remboursement de 100 % de l'abonnement de transports en commun ou indemnité de transport.

• Conciergerie sur les sites de Craponne, Marcy et La Balme.

 

bioMérieux s'engage à éviter toute discrimination et à traiter tous les candidats de manière équitable sans distinction d'origine, de sexe, d'âge, de caractéristiques physiques, d'origine sociale, de handicap, d'appartenance syndicale, de religion, de situation familiale, de grossesse, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'expression de genre ou de tout autre critère illégal selon la loi applicable.

 

* F/H/D : Femme/Homme/Diversité :   bioMérieux s'engage à promouvoir l'égalité des chances en matière d'emploi.