Stage - Stage de fin d’études / Ingénieur innovation en Mathématiques Appliquées, Statistiques [...]

Chargée de recrutement et de relations écoles - Astek Contexte Le cancer du sein peut être traité de différentes manières. La chimiothérapie utilise des médicaments pour éliminer les cellules cancéreuses, tandis que l'hormonothérapie empêche la croissance du cancer en bloquant les hormones nécessaires. Une autre possibilité est le traitement combiné, qui associe les deux pour une efficacité accrue. Ce programme de recherche vise à mieux comprendre ces traitements et à évaluer leur efficacité selon les caractéristiques spécifiques des patients. Pour cela, diverses méthodes statistiques seront employées, telles que les courbes de Kaplan‑Meier, le test de Log‑Rank, et le modèle de Cox, entre autres. Mots‑Clés LASSO, ACP, Monte Carlo simulations, Kaplan‑Meier, test de Log‑Rank, modèle de Cox, Python, R Contexte (suite) Le cancer du sein peut être traité de différentes manières. La chimiothérapie utilise des médicaments pour éliminer les cellules cancéreuses, tandis que l'hormonothérapie empêche la croissance du cancer en bloquant les hormones nécessaires. Une autre possibilité est le traitement combiné, qui associe les deux pour une efficacité accrue. Ce programme de recherche vise à mieux comprendre ces traitements et à évaluer leur efficacité selon les caractéristiques spécifiques des patients. Pour cela, diverses méthodes statistiques seront employées, telles que les courbes de Kaplan‑Meier, le test de Log‑Rank, et le modèle de Cox, entre autres. Les travaux visent à évaluer les effets respectifs de la chimiothérapie, de l'hormonothérapie et d'un traitement combiné. Ils examinent l'efficacité de la chimiothérapie pour un type précis de cancer du sein et analyse celle de l'hormonothérapie en fonction de paramètres cliniques spécifiques. Références Chen, Hong et al. “A prognostic mathematical model based on tumor microenvironment‑related genes expression for breast cancer patients.” Frontiers in oncology vol. 13 1209707. 4 Oct. 2023.Li, Lu et al. “Comparison of the diagnostic efficacy of mathematical models in distinguishing ultrasound imaging of breast nodules.” Scientific reports vol. 13,1 16047. 25 Sep. 2023. Notre apport En tant que membre d’une équipe projet composée d'ingénieurs Astek et sous la supervision d'un chercheur‑docteur, vous aurez l'opportunité d'approfondir vos compétences en ingénierie à chaque étape du cycle de vie de l'innovation. Vous contribuerez à une partie des travaux de recherche et disposerez d’une vision globale de l’ensemble des travaux réalisés. Vous appliquerez la méthodologie Astek pour le développement de l'innovation. Vous enrichirez votre esprit de synthèse ainsi que votre expertise technologique. De plus, vous perfectionnerez vos compétences en matière de communication, tant à l'oral qu'à l'écrit. Votre profil En dernière année de cycle Ingénieur (idéalement après une CPGE) ou en Master 2 (idéalement M2 Recherche) vous avez suivi un cursus en Mathématiques. Vous justifiez de connaissances en Mathématiques appliquées (probabilités, statistiques, tests d’hypothèses paramétriques et non paramétriques, calcul stochastique, processus de sauts, processus de poisson, chaînes de Markov, langage de programmation Python ou R) et vous en maîtrisez les techniques/outils associés que vous avez déjà mis en œuvre dans des projets significatifs. Curieux, autonome et proactif, vous êtes doté de bonnes qualités d’analyse et de synthèse ainsi que de réelles capacités rédactionnelles. Français et anglais professionnels nécessaires. Rejoindre Astek, C’est Choisir un accélérateur d’expérience, où chaque mission est une opportunité de progresser un accès à une multitude de projets techniquement passionnants pour nos clients comme en interne un accompagnement de proximité individualisé pour un parcours professionnel sur mesure un apprentissage continu, grâce à notre Académie de formation interne un environnement de travail convivial et inclusif, soutenu par des pratiques RH certifiées #TopEmployer2025 Let’s move forward. #J-18808-Ljbffr