Stage orienté analyse statistique de données de santé et modèles de machine learning appliqués à des données temporelles et hétérogènes. Le poste s’inscrit dans un environnement de data science en lien avec des sujets de santé connectée.

Employer propose ici un contexte de stage autour de l’analyse statistique de données de santé issues d’objets connectés et de mesures à échantillonnage variable. L’objectif est de travailler sur des jeux de données complexes, avec des dimensions temporelles, des variables hétérogènes et des problématiques de traitement statistique avancé.

Les missions portent notamment sur la préparation d’un jeu de données exploitable, la construction de modèles de clustering en grande dimension, l’analyse de trajectoires et la détection de ruptures. Le stage inclut aussi des sujets liés à l’anonymisation et à la pseudonymisation des données stockées.

Le contexte technique évoque des approches en statistiques, apprentissage automatique et analyse de données fonctionnelles. Il s’agit d’un environnement de travail où la rigueur méthodologique et la capacité à manipuler des données sensibles sont importantes.

Profil

Le profil recherché correspond à une formation bac+, de type école d’ingénieurs ou équivalent. Une base solide en statistiques, machine learning et algorithmie est attendue.

Des compétences en SQL, ainsi qu’une première expérience sur des environnements Big Data, sont mentionnées. Une maîtrise de Linux, de Shell et d’un système de type Debian ou Ubuntu est également utile. L’autonomie, la curiosité, la rigueur et un bon niveau d’anglais complètent le profil.

Offre

Le poste s’inscrit dans un environnement de travail centré sur les données de santé et les outils d’analyse avancés. Il peut convenir à un candidat souhaitant développer une expérience sur des problématiques de modélisation statistique appliquée.

Le contexte géographique indiqué est Issy-les-Moulineaux, avec une activité pouvant s’inscrire dans un cadre d’équipe data et recherche.