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

Stage - Stage de fin d’études / Ingénieur innovation en Mathématiques Appliquées, Statistiques [REF-BMA-35] - Paris, France (H/F)Mots-Clés: Modélisation mathématique, oncologie, biostatistiques, tests paramétriques et non paramétriques, simulations, Anova, Python, RContexte: Dans le contexte actuel de la recherche en oncologie, la modélisation mathématique offre de nouvelles perspectives pour comprendre l'évolution du cancer du poumon. Avec l'émergence de divers traitements tels que la chimiothérapie, les inhibiteurs de tyrosine kinase (TKI), l'immunothérapie et les traitements combinés, il est essentiel d'évaluer leur efficacité de manière précise. Ce programme s'inscrit dans cette dynamique, en utilisant des méthodes statistiques pour comparer et optimiser les approches thérapeutiques, avec pour objectif d'améliorer les résultats cliniques pour les patients.Les travaux visent à modéliser de manière stochastique le volume tumoral dans les cas de surexpression de l'EGFR, en tenant compte des traitements par inhibiteurs de tyrosine kinase de première génération, tels que le gefitinib, et de troisième génération, comme l'osimertinib. Ils incluent également la modélisation de la réponse des cellules cancéreuses aux divers traitements, ainsi qu'aux thérapies combinées, afin de mieux comprendre et optimiser les approches thérapeutiques.Références: L’Hostis, Adèle, et al. "Knowledge-Based Mechanistic Modeling Accurately Predicts Disease Progression with Gefitinib in EGFR-Mutant Lung Adenocarcinoma." npj Systems Biology and Applications, vol. 9, 2023, p. 37Xu, Yingqi, et al. "Combination of EGFR-TKI and Chemotherapy Versus EGFR-TKI Monotherapy as Neoadjuvant Treatment of Stage III-N2 EGFR-Mutant Non-Small Cell Lung Cancer." The Oncologist, vol. XX, 2024, pp. 1–9Notre 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 bonnes 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.Nos Plus: un accélérateur d’expérience, où chaque mission est une opportunité de progresserun accès à une multitude de projets techniquement passionnants pour nos clients comme en interneun accompagnement de proximité individualisé pour un parcours professionnel sur mesureun apprentissage continu, grâce à notre Académie de formation interneun environnement de travail convivial et inclusif, soutenu par des pratiques RH certifiées #TopEmployer2025 Let's move forward. #J-18808-Ljbffr