Spécialiste en Évaluation Statistique

il y a 6 jours


Paris, Île-de-France CNRS Temps plein

Contexte de la recherche

Le projet vise à étudier les méthodes statistiques pour évaluer les modèles et procédures d'apprentissage automatique dans l'analyse d'images médicales. Il est composé des tâches principales suivantes, chacune étant considérée à la fois du point de vue des modèles formés et de celui des procédures d'apprentissage :
- Développer des dérivations statistiques claires et rigoureuses pour l'évaluation et la comparaison des modèles/algorithmes,
- Étudier la validité de ces procédures pour différentes tâches d'image médicale et métriques,
- Analyser de manière critique les pratiques existantes dans la littérature à travers une revue de littérature quantitative et une méta-analyse,
- Réaliser des expériences pour démontrer l'applicabilité des méthodes proposées,
- Contribuer à l'établissement de lignes directrices adaptées au contexte (nombre d'échantillons, type d'approche ML, jeu de données).

Environnement de travail

Vous travaillerez au sein de l'équipe ARAMIS de l'Institut du cerveau (CNRS UMR 7225) de Paris. L'équipe se consacre au développement de nouvelles approches informatiques pour l'analyse de grands ensembles de données cliniques et de neuroimagerie. Avec environ 35 personnes, l'équipe a une composition multidisciplinaire, réunissant des chercheurs en apprentissage machine et en statistiques et des médecins (neurologues, neuroradiologues).

Compétences requises

- Maîtrise des méthodes statistiques et de l'apprentissage automatique,
- Connaissances en imagerie médicale et en analyse de données,
- Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement,
- Bonne compréhension des problèmes statistiques liés à l'évaluation des modèles et procédures d'apprentissage automatique.

Avantages de l'emploi

- Possibilité de travailler sur des projets innovants et de contribuer à l'avancement de la recherche,
- Environnement de travail multidisciplinaire et collaboratif,
- Accès à des ressources et des outils de recherche de haute qualité,
- Opportunité de développer ses compétences et de se former dans un domaine en constante évolution.

Comment postuler

Veuillez envoyer votre candidature, y compris votre CV et une lettre de motivation, à l'adresse suivante : [adresse email de l'institution].

Remarque

La thèse sera rattachée à l'école doctorale EDITE.



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